脑结构脑功能与脑网络的可视化

脑结构脑功能与脑网络的可视化第一页，共二十四页，编辑于2023年，星期二Contents一、脑结构可视化(Structural-wise)二、脑功能可视化(Functional-wise)三、脑网络可视化(Network-wise)第二页，共二十四页，编辑于2023年，星期二一、脑结构可视化

随着影像技术的发展，大脑结构可通过磁共振MRI、弥散张量成像DTI、电脑断层CT、等形式显示出来，为临床医生诊断疾病及科学研究提供了有效的途径，脑结构的可视化技术大大提高了疾病的确诊率。第三页，共二十四页，编辑于2023年，星期二T1结构像T1观察解剖结构较好。T1像特点：组织的T1越短，恢复越快，信号就越强；组织的T1越长，恢复越慢，信号越弱。第四页，共二十四页，编辑于2023年，星期二T2结构像T2观察组织病变较好。T2像特点：组织的T2越长，恢复越慢，信号就越强；组织的T2越短，恢复越快，信号就越弱。第五页，共二十四页，编辑于2023年，星期二脑CT在头部外伤时，脑CT是最重要的影像学诊断方法。脑CT可明确显示颅内肿瘤的数目、部位、大小、轮廓、密度、瘤内出血、钙化以及扩散程度。检查速度快。第六页，共二十四页，编辑于2023年，星期二脑DTI弥散张量成像依据水分子移动方向制图。弥散张量成像图可以揭示脑瘤如何影响神经细胞连接，引导医疗人员进行大脑手术。它还可以揭示同中风、多发性硬化症、精神分裂症、阅读障碍有关的细微反常变化。第七页，共二十四页，编辑于2023年，星期二原始脑T1像去除头皮、颅骨脑灰质脑白质脑脊液第八页，共二十四页，编辑于2023年，星期二脑灰质差异显示BrainNetView上显示脑灰质差异映射图Xjview上显示的脑灰质差异渲染图第九页，共二十四页，编辑于2023年，星期二对脑皮层和皮层下脑区进行分割Freeview显示分割效果(cortical)parcellation(subcortical)segmentation第十页，共二十四页，编辑于2023年，星期二网瘾者的大脑白质纤维束出现轻微损伤。网瘾患者白质损伤区域以及与焦虑行为、网瘾程度的相关性第十一页，共二十四页，编辑于2023年，星期二利用磁共振扫描技术绘制人脑内部3D图大脑皮层大脑内部神经元第十二页，共二十四页，编辑于2023年，星期二科学家介绍称，在大脑发育的早期，神经纤维串接后能够形成直线路径，并且表现出水平、垂直与交叉的形式。猴子大脑部分结构的3D图像人脑神经纤维第十三页，共二十四页，编辑于2023年，星期二大脑神经纤维

科学家表示，人类大脑的内部远非是一堆纷乱如麻的电线，它们更像是带状电缆，就如同地球经纬一样，具有一定的规律性结构。这种网状结构是延续的，并且在所有范围都是一致的，这种脑部结构不仅仅适用于人类，其他灵长类动物也同样是如此。第十四页，共二十四页，编辑于2023年，星期二二、脑功能可视化目前脑功能成像技术主要有正电子发射型计算机断层显像PET和功能磁共振成像fMRI，此外，事件相关电位ERP、脑波谱MRS、脑电图EEG、脑磁图MEG等功能成像技术逐渐得到广泛应用。其中fMRI具有较高的空间分辨率、EEG具有较高的时间分辨率。第十五页，共二十四页，编辑于2023年，星期二血氧水平依赖功能磁共振成像-BOLD利用脑活动区域局部血液中氧合血红蛋白与去氧血红蛋白比例的变化所引起的局部组织T2的改变，从而在T2加权像上可以反映出脑组织局部活动功能的一种MR成像技术，可用来研究大脑的皮层活动.第十六页，共二十四页，编辑于2023年，星期二Low-frequencyfluctuations第十七页，共二十四页，编辑于2023年，星期二MotortaskfMRIandresting-statefMRIdata第十八页，共二十四页，编辑于2023年，星期二正电子发射型计算机断层显像PET一些短寿命的物质，在衰变过程中释放出正电子，一个正电子遇到另一个电子后发生湮灭，从而产生方向相反（180度）的一对能量为511KeV的光子。这对光子，通过高度灵敏的照相机捕捉，并经计算机进行散射和随机信息校正。经过对不同的正电子进行相同的分析处理，可以得到在生物体内聚集情况的三维图像。第十九页，共二十四页，编辑于2023年，星期二第二十页，共二十四页，编辑于2023年，星期二脑电图脑电图是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。第二十一页，共二十四页，编辑于2023年，星期二第二十二页，共二十四页，编辑于2023年，星期二三、脑网络可视化目前国内外许多学者都开始了大脑与复杂网络相结合的实证研究，他们分别利用神经解剖学数据、弥散张量成像技术、脑电图技术、脑磁图技术、功能性磁共振成像技术来采集数据建立大脑网络，运用复杂网络观点，结合图论知识来进行分析，得出了许多令人振奋的结果。如以解剖学为依据构建的大脑结构性网络，发现具有小世界特征