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【脑科学研究】脑疾病的研究基础——功能性脑网络

更新时间:2023-06-11 17:49:50点击次数:2156次字号:T|T



      近十几年来,越来越多的认知神经科学家把关注点从孤立的“脑区”  (regions)  转移到更大范围的“脑网络”(networks)。认知神域的研究中,有三种较为常见的脑网络分割方法,供大家参考。

1、Yeo 等人(2011)的划分方式

Yeo (2011) 的文章利用1000名健康个体的静息态功能成像数据,使用聚类分析算法提供了两种分割方式,分别是粗糙的分割(7-network)和精细的分割(17-network)。其中,

A、7-network包括:

1. 视觉网络(visual)

2. 躯体运动网络(somatomotor)

3. 背侧注意网络(dorsal attention)

4. 腹侧注意网络(ventral attention)

5. 边缘网络(limbic)

6. 额顶网络(frontoparietal)

7. 默认网络(default mode)

B、17-network则是在7-network的基础上进一步细分,将每一个子网络都细分为2~4个子网络(如下图所示



2、Power等人(2011)的划分方式

Steven Petersen课题组的Power等人利用静息态功能连接,得到264个兴趣区,基于功能边界方法对脑网络进行分割。在子网络的确定上,大致可以分为以下十个网络:

1. 额顶网络(frontoparietal)

2. 带状盖网络(cingulo-opercular)

3. 突显网络(salinence)

4. 背侧注意网络(dorsal attention)

5. 腹侧注意网络(ventral attention)

6. 默认网络(default mode)

7. 运动和躯体感觉网络(motor and somatosensory)

8. 听觉网络(auditory)

9. 视觉网络(visual)

10. 皮层下网络(subcortical)

根据划分标准不同,网络的个数可能会有一定区别,比如运动和躯体感觉网络可以进一步区分为手部感觉运动网络和面部感觉运动网络;带状盖网络和突显网络都属于带状盖皮层等。

3、Cole-Anticevic 划分方式(CAB-NP)

Cole-Anticevic的脑网络分割方式(Ji et al., 2019)是基于Glasser等人(2016, Nature) 的多模态脑区分割(multi-modal parcellation; MMP)进行的,是比较新的分割方式。这种脑网络分割方法不仅包括了大脑皮层区域,也包括了皮层下区域。十二个网络分别为:

1. 初级视觉网络(primary visual)

2. 次级视觉网络(secondary visual)

3. 躯体运动网络(somatomotor)

4. 带状盖网络(cingulo-opercular)

5. 背侧注意网络(dorsal attention)

6. 语言网络(language)

7. 额顶网络(frontoparietal)

8. 听觉网络(auditory)

9. 默认网络(default mode)

10. 后侧多模态网络(posterior multimodal)

11. 腹侧多模态网络(ventral multimodal)

12. 眶额情感网络(orbito-affective)

除了上述三种划分方式,还有很多种其他的方式,比如 Gordon等人(2016) 同样利用基于静息态功能连接的功能边界线的方法将大脑进行分区并探索了脑网络结构,并同时在个体水平也进行了网络划分的应用。Yang等人(2016)利用双生子数据,基于ICA方法构建了7个网络(视觉网络、默认网络、额顶网络、突显网络、躯体感觉运动网络、背侧注意网络、楔前叶-背侧后扣带网络)等等。


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