Academic News Report on Multidimensional Cross-Frequency Coupling Analysis in EEG/MEG Data 近年来，随着脑科学与医学影像技术的进步，研究人员对大脑功能连接性的探索愈加深入。本报告将介绍一篇关于多维度交叉频率耦合分析的科学研究论文，即《A Bicoherence Approach to Analyze Multi-Dimensional Cross-Frequency Coupling in EEG/MEG Data》。该论文由Alessio Basti等人撰写，发表在2024年《Scientific Reports》期刊上。主要讨论了多维反对称交叉双相一致性（Multi-Dimensional Anti...

研究背景和研究目的 随着神经科学领域的不断发展，识别与功能网络相关的间接观察过程成为了一个重要的研究方向。研究人员试图通过电生理信号（如脑电图EEG和脑磁图MEG）来估计这些功能网络的活动。然而，这一过程通常涉及逆问题，即从观测数据推断潜在的脑活动，这给研究带来了巨大的挑战。 在这篇文章中，作者们针对这一挑战提出了新的方法。他们指出，传统方法在估计功能连接性时存在显著误差，主要是由于功能网络模型的误配。这些误差在很大程度上影响了功能连接性的准确性，从而限制了我们对脑功能的理解。为了解决这一问题，作者们引入了一种基于贝叶斯理论的隐藏高斯图谱模型（Hidden Gaussian Graphical Spectral, HiGGS），以更准确地识别脑的振荡网络。 研究来源 本文由Deirel Pa...

自闭症谱系障碍（ASD）是一种以重复行为、狭窄的兴趣和严重的社交互动缺陷为特征的异质性疾病，意即在不同个体中表现差异较大。中国学龄前儿童自闭症的患病率约为1%。目前，自闭症的诊断依赖于诊断量表和医生询问，这种主观性强的评估方式极大地影响了诊断结果，给医疗、社会和教育护理带来了重大挑战。本文通过结合图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）与静态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据，提出一种多功能连接基图卷积网络（mfc-GCN）框架，以实现对自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）的早期诊断。本文由Chaoran Ma、Wenjie Li、Sheng Ke、Jidong Lv、Tiantong Zhou和Ling Zou共...

基于源级EEG和图论的卒中后癫痫患者功能连接变化研究报告 研究背景 癫痫的病因多种多样，包括特发性、先天性、头部外伤、中枢神经系统感染、脑肿瘤、神经退行性疾病或者脑血管疾病(Disease)。其中，脑血管疾病占全部癫痫病例的约11%，是老年癫痫患者最常见的病因。同时，卒中后癫痫（Post-Stroke Epilepsy, PSE）是卒中患者常见的并发症之一，3%至30%的卒中患者可能会发展为PSE。卒中性癫痫的风险因素包括皮质参与、出血性转化、早期癫痫发作、年轻时发病、卒中严重程度（如高NIHSS评分）以及酗酒。 网络科学和图论被认为在理解脑功能上具有显著潜力。图论的图指标可反映网络的整合和隔离特性，因此被广泛应用于包括癫痫在内的各种神经系统疾病研究中。然而，尽管已有研究表明癫痫患者的脑网络...

冠心病患者功能性大脑网络变化：独立成分分析和图论分析 本文发表在《Brain Structure and Function》期刊2024年第229卷，探讨了冠心病（coronary heart disease, CHD）患者在功能性连接（functional connectivity, FC）和大脑网络拓扑性质方面的变化。文章由来自厦门大学附属心血管病医院、厦门大学医学院等多所机构的科学家们合作完成，主要作者包括Simin Lin、Puyeh Wu、Shaoyin Duan等。 研究背景与动机 冠心病是全球主要的死亡原因之一，其患者面临认知和心理损害风险增高。此前的研究已经表明，冠心病的发病机制与炎症因素密切相关（Li et al. 2017）。冠心病不仅仅是心血管系统的疾病，还与一系列危险...