脑科学研究启发人工智能算法：知识组装的神经机制 背景简介 当新的信息进入大脑时，人类对世界的先前知识可以通过一种被称为“知识组装”（knowledge assembly）的过程迅速改变。近期，由Nelli等人进行的一项研究中，探索了人类大脑中知识组装的神经关联。研究者们受到这一神经机制的启发，开发了一种人工神经网络算法，以实现快速知识组装，提高系统的灵活性。这一研究再一次证明了研究大脑工作方式能够推动更好的计算算法的发展。 研究来源 这篇研究论文由Xiang Ji、Wentao Jiang、Xiaoru Zhang、Ming Song、Shan Yu和Tianzi Jiang完成，作者们主要来自中国科学院的脑科学与智能技术卓越创新中心、自动化研究所的脑网络组中心及实验室以及浙江实验室的增强智...

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...

原发闭角型青光眼患者的脑网络拓扑结构的图论分析 研究背景 青光眼是一种以视神经损害和眼压升高为特征的全球性致盲眼病（Kang and Tanna 2021）。在各种类型的青光眼中，初级闭角型青光眼（Primary Angle-Closure Glaucoma，PACG）在亚洲尤为普遍（Chan et al. 2016）。PACG的病因复杂，包括前房角狭窄、前房拥挤导致关闭（Sun et al. 2017）、脉络膜增厚（Zhou et al. 2013; 2014），以及脉络膜扩张（Kumar et al. 2008），最终导致眼压升高。环境因素如光照条件也会影响瞳孔大小，从而影响前房角。此外，视网膜神经节细胞的丧失也是青光眼的显著病理特征，相关研究表明这些细胞的损害可导致视神经和束的萎缩，进...

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...

基于图的条件生成对抗网络用于生成合成功能性脑网络诊断重度抑郁症 研究背景： 重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是一种广泛存在的精神障碍，影响数百万人的生活，并且对全球健康构成重大威胁。研究表明，通过静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）提取的功能连接性（functional connectivity, FC）能够揭示与MDD相关的功能连接模式，在精准诊断中起到重要作用。然而，由于相关数据的有限性，为稳健的MDD诊断带来挑战。为应对这一挑战，近年来一些研究尝试使用深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）架构来构建生成对抗网络...