搜索结果: 1-9 共查到“理学 fMRI”相关记录9条 . 查询时间(0.078 秒)
2024年2月15日，《Neuron》期刊在线发表题为《Cell-type specific optogenetic fMRI on basal forebrain reveals functional network basis of behavioral preference》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）梁智锋研究组与徐敏研究组合作共同完成。该研...
2023年3月24日，《自然-通讯》（Nature Communications）在线发表了题为Sleep fMRI with simultaneous electrophysiology at 9.4T in male mice的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）梁智锋研究组与北京大学未来技术学院生物医学工程系段小洁研究组合作完成。该研究建立了基于同时电生...
白质是神经元轴突组成的纤维束，通过传递动作电位实现脑区间的信息传递。非侵入式检测白质的功能活动对于探究人脑的信息交互至关重要。虽然白质的血氧（BOLD）信号十分微弱，但仍然能够通过超高场功能核磁共振成像（fMRI）技术进行检测。目前白质的BOLD fMRI信号与神经活动的关联存在较大争议，并且缺乏对白质精细功能图谱的描绘。通过群体感受野模型（pRF）对人脑连接组计划（HCP）的7T高分辨率fMRI...
静息态功能磁共振成像（Resting-State fMRI）因设计简单、便于积累大数据、临床易实施等优势而成为主流脑影像研究手段。采用静息态方法的研究取得了丰硕成果，但静息态fMRI的可靠性常受到质疑。在导致可靠性降低的诸多因素中，静息态下无约束的心理活动变异可能起到关键作用
事件相关电位（ERP）和功能性磁共振（fMRI）高级讲习班暨第九届德国BP公司中国区ERP高级培训班通知（第一轮）
事件相关电位（ERP） 功能性磁共振（fMRI） 高级讲习班 第九届 德国BP公司中国区ERP高级培训班 第一轮通知
2013/10/10
事件相关电位（ERP）是由作用于感觉系统或大脑某一部位的特定刺激在脑区所引起的电位变化，具有无创、高时间分辨率的特点。功能性磁共振（fMRI）可以实时地显示出大脑特定局部区域的功能活动，使人们更直观地了解大脑的活动情况，具有无创、高空间分辨率的特点。为了得到高时间分辨率和高空间分辨率的信号，采用ERP-fMRI相结合的手段进行心理认知、静息态脑功能研究、临床脑相关疾病诊断等是近年的发展趋势。它可以...
On spatial selectivity and prediction across conditions with fMRI
Machine learning fMRI feature selection regions
2012/11/22
Researchers in functional neuroimaging mostly use activation coordinates to formulate their hypotheses. Instead, we propose to use the full statistical images to define regions of interest (ROIs). Thi...
脑功能成像在人脑信息处理和认知活动的神经关联中发挥了不可轻视的作用。从大脑功能整合出发，可以将脑功能成像数据分析方法分为探测大脑功能整合的功能连接和有效连接两方面，功能连接探究空间远离的两个脑区之间的连接，有效连接研究一个脑区对另一个脑区作用的大小。根据这两个概念，相应地可以将功能磁共振数据分析方法分为两大类。本文着重对它们各自的分析原理、优缺点、方法的改进及在大脑功能整合上的应用做简要介绍。
视觉研究对于揭示大脑的奥秘有着极其重要的意义.功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）用于研究人脑的功能结构,主要是基于静脉毛细血管内血氧浓度的变化.fMRI可以无损伤地在几毫米级的空间分辨率和少于1 s的时间分辨率上观察清醒状态下人脑的活动，因此自90年代以来fMRI已经成为研究人脑的重要方法.fMRI在视觉研究中的应用已经使人...
空间独立成分分析实现fMRI信号的盲分离
功能核磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging) 盲源分离(Blind source separation) 独立成分分析(Independent component analysis)
2008/5/19
独立成分分析（ICA）在功能核磁共振成像（fMRI）技术中的应用是近年来人们关注的一个热点。简要介绍了空间独立成分分析(SICA)的模型和方法，将fMRI信号分析看作是一种盲源分离问题，用快速算法实现fMRI信号的盲源分离。对fMRI信号的研究大多是在假定已知事件相关时间过程曲线的情况下，利用相关性分析得到脑的激活区域。在不清楚有哪几种因素对fMRI信号有贡献、也不清楚其时间过程曲线的情况下，用S...