基于神经影像和机器学习的大脑功能图谱构建方法综述

作     者：杨梦婷 张道强 温旭云 Yang Mengting;Zhang Daoqiang;Wen Xuyun

作者机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 

出 版 物：《中国生物医学工程学报》 (Chinese Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2024年第43卷第1期

页      面：80-97页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 0836[工学-生物工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62001222) 中国博士后基金(2021TQ0150,2021M701699) 南京航空航天大学科研与实践创新计划(xcxjh20221604) 

主　　题：脑功能图谱 磁共振成像 脑网络 机器学习 聚类 

摘      要：脑图谱是包括大脑功能探索、神经和认知科学以及临床诊疗在内的脑科学研究的重要工具,其主要通过神经影像数据,利用机器学习方法进行构建,由此产生的分割模式是理解大脑组织和功能的基础,还可用于脑网络节点的定义,并有助于降低神经影像噪声对应用结果的影响。在脑图谱中,相比于结构图谱,功能图谱虽然起步较晚,但其具有更高的功能一致性,已在各类脑功能相关研究中得到了广泛关注和应用。为了揭示功能图谱的发展路径,在调研基于神经影像数据和机器学习所构建的脑功能图谱的种类和方法的基础上,首先将图谱按照皮层和体素、个体和群体以及影像模态等多重属性特征进行分类解读,展示各种图谱的详细信息;然后根据机器学习方法分别综述基于图聚类和基于时间序列聚类的脑图谱构建方法;最后对脑图谱研究领域所面临的挑战和将来可能的研究方向进行展望。