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n幾種常用 n獼猴 掃描序列n獼猴 數(shù)據(jù)一般分析流n常用 數(shù)據(jù)分析方法及其結(jié)果解n幾種常用 n獼猴 掃描序列n獼猴 數(shù)據(jù)一般分析流n常用 數(shù)據(jù)分析方法及其結(jié)果解常用 成像模圖像(對比度一個或幾個量 (N)MRIMRI系
MRI信Anti-Anti-1yy1yy描
RF(B
M0 ReceiverM0yM述
Bloch’s 成 BraintissuesatMMM10 1 eTRShortTRShort
LongTRLong
LongTRShort
擴(kuò) 成像S
Se0b 0
222
3Mori,血氧水平依賴(BOLD)成NeuronalActivityincreaseDeoxyhemoglobin(paramagnetic)decreaseMRsignal
11112T22T2*Paulingetal.,1936,PNAS;Ogawaetal.,
Ogawaetal.,1992,Biswaletal.,n幾種常用 n獼猴 掃描序列n獼猴 數(shù)據(jù)一般分析流n常用 數(shù)據(jù)分析方法及其結(jié)果解獼猴MRI掃描CourtesyofXiaoyu獼猴MRI掃描期間生理狀態(tài)維持獼猴MRI線獼猴MRI掃描 成像掃描序列:T1_MPRAGE(~7主要參數(shù):TR2300msTE3msTI1000msFA9°voxelsize0.5x0.5x0.5 擴(kuò) 成像掃描序列:ep2d_diff(~12主要參數(shù):TR11000msTE99msTR6300msTE76msforAC88voxelsize1.31.3x1.3mm3b-value1000s/mm2diff_directions746410b0),相位AP和PA成對…
擴(kuò)散方… 血氧水平依賴成像掃描序列:ep2d_bold主要參數(shù):TR2000msTE29msvoxelsize1.5x1.5x2.5mm3measurements200一般重…時n幾種常用 n獼猴 掃描序列n獼猴 數(shù)據(jù)一般分析流n常用 數(shù)據(jù)分析方法及其結(jié)果解獼猴靜息態(tài)fMRISTEP1:Convertingfrom (.dcm/.IMA)formattoNIFTIformat(.nii/.imgand.hdr)STEP2:CheckingstabilityofBOLDsignalsSTEP3:DistortionSTEP4:Slicetiming,RealignmentandSTEP5:MovetheoriginoftheimagestoanteriorcommissureSTEP6:BrainextractionSTEP7:NormalizationtoF99STEP8:WritingnormalizationparametersandsmoothingSTEP9:Detrending,bandpassfilterandregressingCourtesyofQian獼猴DTI數(shù)據(jù)預(yù)STEP1:Converting (.dcm/.IMA)formattoNIFTIformat(.nii/.imgand.STEP2:CheckingqualityofrawdataSTEP3:Eddy-currentcorrectionSTEP4:Distortioncorrection(AcquireDWIsfrombothAPandPAdirections)STEP5:Brainextraction(BETinFSL)STEP6:TensorCourtesyofQimingn幾種常用 n獼猴 掃描序列n獼猴 數(shù)據(jù)一般分析流n常用 數(shù)據(jù)分析方法及其結(jié)果解靜息態(tài)fMRI分析靜息態(tài)局部分
WWR 2i1K2 Zangetal.,2007,Brain&Development;Zangetal.,靜息態(tài)功能連接分析-基于nniir niniVincentetal.,2007,Nature;Luetal.,2012,靜息態(tài)功能連接分析-基于 Lvetal.,2016,Biological網(wǎng)絡(luò)分析-圖
Nodes:brainregionsEdges:connectionsHighCpHighLp
Watts&HighCpLowLp
LowCpLowLpCourtesyofDr.He
Small-worldnetworkscontainpredominantlylocallinksandafewlong-distancelinks(“shortcuts”)AssumethatabinaryundirectednetworkwithNWedefinedsubgraphGiasthesetofnodesthatarethedirectneighborsoftheithnode
ShortestpathlengthoftheKi
Lp
d1Sparsity(cost)ofthe1
HarmonicmeanofK
Ki
ijG ClusteringCoefficientofithC
ClusteringCoefficientofthe
Cp LrandCp iC 1ipNp
Watts&Strogatz,1998,Nature;Maslov& ,2003,SIAMRevSocIndApplGlobal Nodal E
Ki N
i
d
Local
DegreeE N
exponentialtruncatedpowercciSmall-WorldidEBetweenness
pka powerbi
R21
yy
yyNormalized
…Latoraetal.,2001,PhysRev man,1977,Sociometry;Achardetal.,2006,J ,2006,…動態(tài)功能連接滑動Allenetal.,2013,CerebCortex;Hutchisonetal.,2013,FunctionalBrainAllenetal.,2013,CerebCortex;Barttfeldetal.,2014,PNAS;Liaoetal.,2015,Front.Hum.Coleetal.,2013,Nat.
FlexibleHubFunctionalFlexibilityDuringExecutiveBraunetal.,2015,InherentFunctionalYinetal.,2016,JNeurosci,InYinetal.,2016,JNeurosci,InHilletal.,2011,常用的軟件工 https:擴(kuò)散張量成像分SSeSSe0bG 3DDDDD
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