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功能磁共振前沿信息_功能磁共振成像技术(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

功能磁共振

脑波音乐与颂钵：灵感与创造力的秘密 𐟎𖠨„‘波音乐到底是什么？脑波音乐，听起来有点神秘，其实就是用音乐的形式来展现大脑的活动。简单来说，就是把大脑的电信号（EEG）和功能磁共振信号（fMRI）转换成音乐。EEG是电脑图的意思，而fMRI则是功能性磁共振成像。 𐟔Š 颂钵与脑波音乐的关系颂钵的声音也有类似脑波音乐的特点。每个颂钵都有其独特的频率，对应几种不同的脑电波。比如，有一只拥有阿尔法波的F3大钵，它的声音可以刺激神经元突触连接的增加，从而诱发和增强脑电中的阿尔法波。这种频率的声音可以帮助我们激发灵感和创造性思维。 𐟎砥ꌧ亨Œƒ 在视频中，我们示范了一只拥有阿尔法波的F3大钵。需要注意的是，颂钵的音高和尺寸大小并不重要，需要通过特定的方法（如AB和FFT）来测定。这个脑波频段的颂钵音可以刺激大脑，增加神经元突触连接的活跃度，从而帮助我们更好地思考和创造。 𐟓š 更多信息这段文字和视频内容截取自我们的「颂钵音疗师课程」。如果你对这方面感兴趣，可以进一步了解更多信息。请注意，我们的内容仅供内部使用，不接受任何形式的转载和引用。

我们都知道沉浸在一本好书中的感觉。有时，这些人物和情感看起来就像我们日常生活中出现的人物和情感一样真实。但是当我们深入阅读这些文字时，我们的大脑发生了什么呢?它与我们在现实生活中发生的事情有什么不同吗？还是说，它真的如此不同吗? 由卡内基梅隆大学机器学习系的莱拉ⷩŸ樴(Leila Wehbe)和汤姆ⷧ𑳥ˆ‡尔(Tom Mitchell)领导的团队发表了一篇论文，为这些问题提供了部分答案。多亏了来自机器学习算法的数据，研究人员对我们如何阅读文学作品有了新的见解。新颖的研究方法由于阅读理解是一个高度复杂的过程，早期的研究试图将这一过程分解，一次只关注一个方面:例如，绘制与处理单个单词或句子相关的功能磁共振成像特征。“用一种非常有控制的方式来研究阅读的过程是过去很常见的做法，”韦贝解释说：“但是这通常不像读书了；因为用于研究的是由专门为实验设计的脱离上下文的句子。” 虽然这些实验让我们对阅读理解过程的某些方面有了一些有用的见解，但它们从未让我们清楚地了解整个阅读过程是如何运作的。另一方面，这项最新研究采用了一种完全不同的方法。研究人员在志愿者阅读一本令人兴奋的小说的一章时，扫描了他们的大脑，然后将他们大脑的阅读理解过程分解为各个组成部分。他们说，这项研究的结果是世界上第一个关于我们的大脑如何处理书面文字、语法和故事的综合模型。解析和预测研究人员首先召集了8名志愿者，在他们阅读《哈利波特与魔法石》的第九章(哈利和他的朋友们第一次上飞行课的场景)所需要的45分钟里，用功能磁共振成像扫描仪记录下他们的大脑活动。在研究的第二阶段，研究人员将志愿者的功能磁共振成像数据输入他们编写的计算机程序。他们设计的算法是为了寻找志愿者在阅读特定的单词、特定的语法结构、特定角色的名字和故事等方面，总共195种不同的“故事特征”时出现的大脑活动模式。研究人员让他们的程序仅根据一个人的大脑活动来预测他或她正在阅读的章节的哪一部分。为了做出这些预测，该程序使用了它所学到的与每个不同故事特征相关联的活动模式。当研究人员使用他们得到的所有195个故事特征时，该程序能够以74%的准确率猜测出两篇文章中哪一篇被阅读，这远远高于仅仅凭机会预测的得分。最后，研究人员在每个大脑区域重复预测测试，针对每一种不同类型的故事特征。这使他们能够发现故事特征和不同大脑区域的活动之间的联系，从而使他们能够确定哪个大脑区域在处理哪种类型的信息。虽然这些发现在某些方面符合预期，但在其他方面却展现出了非常令人惊讶的结果。主人公的视角正如研究人员所预料的那样，我们的大脑通过视觉皮层(处理所有视觉输入的大脑区域)的初始处理来处理单个单词，然后再传递给更高级的处理区域，如左侧额下回、双侧角回、左侧中央前回和内侧额叶皮层。但这只是故事的一部分。当志愿者阅读故事中对身体运动的描述时，这些描述调节了后颞叶皮层和角回的活动，而这些区域与感知现实世界的运动有关。对话与右脑颞顶叶交界区特别相关，这是一个涉及想象他人想法和目标的关键区域。“其中一些区域甚至不被认为是大脑语言系统的一部分，”韦贝说。“你每天都用它们与现实世界互动，现在你似乎也用它们来代表故事中不同角色的视角。”这项研究结果发表在《公共科学图书馆ⷧ𛼥ˆ》杂志上。这一切似乎都证实了研究人员所说的“主角视角解释网络”的存在——换句话说，这是一个大脑区域网络，使我们能够“成为”我们正在阅读的故事的主角。如果这些假设是正确的，我们可能不仅正在朝着更精确的语言处理神经模型迈进，而且还在朝着更清晰地理解它是如何，以及为什么会出错的方向迈进。这正是韦贝和米切尔接下来希望研究的:语言处理可能出错的许多不同方式。“如果我们有足够大的数据量，”韦贝说，“我们就可以分离出一个大脑的特定方式——例如，诵读困难症患者的大脑与其他大脑的表现不同。” 研究人员希望，像这样的诊断工具有一天能帮助我们设计出针对阅读障碍和其他阅读障碍的个性化神经治疗方法。如果这些治疗方法被证明是有效的，人们也许能够更容易获得阅读书籍的乐趣。节选自酷炫脑文章《当我们阅读时，我们的大脑发生了什么？》

伦敦大学学院神经科学全奖博士生项目欢迎申请伦敦大学学院（UCL）的神经科学全奖博士生项目，专注于利用神经影像学方法研究人类的多感官加工和跨模态可塑性。神经可塑性是指大脑功能和结构重组的非凡能力。先天性耳聋会导致解剖学和功能上的变化，进而影响感觉和认知处理，为我们了解可塑性和大脑提供了独特的视角。尽管大多数研究集中在耳聋和失明对感官处理和重组的影响上，但它们在了解大脑认知过程方面的独特信息却鲜为人知。在本项目中，您将使用功能性磁共振成像（fMRI）来研究感官经验如何影响人脑中多感官认知过程的组织。通过这一研究，我们期望能够更深入地理解大脑的可塑性和认知过程。

医学影像学科研必备的公共数据库指南在医学影像学科研中，有时候我们单位的数据量有限，需要进行外部验证时该怎么办呢？以下是一些公共影像数据库，供大家参考： The Cancer Imaging Archive (TCIA) 𐟓š：专注于癌症相关的影像数据，提供CT、MRI、PET等医学扫描数据。 Radiopaedia 𐟌：一个免费的教育性放射学数据库，包含多种医学影像及相关病例分析。 OpenfMRI 𐟧 ：提供功能磁共振成像（fMRI）数据集，用于神经科学研究。 ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) 𐟧 ：专注于阿尔茨海默症的影像数据库，包括MRI和PET影像数据。 MIMIC (Medical Information Mart for Intensive Care) 𐟏导š这个大规模的医疗数据库包含来自数千名重症监护病人的详细健康信息，其中包括医学影像数据。 Human Connectome Project (HCP) 𐟧 ：提供高分辨率的脑部成像数据。 Pediatric MRI Data Repository 𐟧’：提供儿科患者的MRI数据，用于儿科疾病和发育研究。 BrainMap 𐟧 ：神经影像数据资源，收集功能和结构成像研究的结果，支持对大脑功能的元分析。 OASIS (Open Access Series of Imaging Studies) 𐟧 ：提供一系列关于年龄、阿尔茨海默症和正常老年人的大脑MRI数据集。 ePAD (electronic Physician Annotation Device) 𐟓𑯼š这里存储和分析来自不同来源的医学图像。 LIDC-IDRI (Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative) 𐟏ž️：肺部CT数据库，用于肺癌的检测和诊断。希望这些公共影像数据库能为你的科研工作提供帮助！

发布了文章《功能磁共振在非神经精神性系统性红斑狼疮中的研究进展》功能磁共振在非神经精神性系统性红斑狼疮中的研究进展

上海儿童测智商的医院，上海大脑发育迟缓医院，上海六一儿童发育迟缓专科医院,智力表情呆滞？反应迟钝？科学干预，让宝宝灵动起来！ 𐟘 表情呆滞、反应迟钝可能是宝宝智力发育迟缓的信号。科学干预，帮助宝宝恢复活力！ 1️⃣ 表情认知训练 𐟘„ 使用表情图片，教宝宝识别和理解不同表情的含义。 2️⃣ 行为干预 𐟧˜‍♂️ 通过正面强化和模仿学习，纠正不良行为模式，提高适应能力。 3️⃣ 营养支持 𐟍Ž 均衡饮食，提供宝宝生长发育所需的营养素，促进大脑发育。 4️⃣ 神经调节治疗 𐟧 针对大脑结构异常导致的反应迟钝，采用脑功能磁共振成像引导的神经调节方法。 𐟒– 家长的耐心和陪伴，是宝宝康复的最大动力！

静息态功能磁共振数据转换全攻略 𐟓š 转换DICOM至Nifti格式启动MATLAB：打开MATLAB软件，准备开始数据处理。加载SPM12：在MATLAB命令窗口中输入spm并按回车键，这将启动SPM12。进入数据导入模块：在SPM主界面中，选择“DICOM Import”选项（版本不同可能有所差异），或者选择“fMRI”或“PET/VBM”模块，因为这些模块通常包含DICOM导入功能。导入DICOM文件：在弹出的DICOM导入窗口中，找到并指定包含DICOM文件的文件夹，右击并选择“select all”。设置输出路径：双击或选择相应的输出选项（如“Output directory for converted images”），指定转换后的Nifti文件应保存的位置。确认转换设置并开始转换：确保所有需要转换的DICOM序列被正确识别并预览无误。点击“Done”或类似的按钮开始转换过程。 𐟔砤𝿧”褣m2niix工具 dcm2niix因其高效和易用性，常被推荐用于批量转换DICOM至Nifti格式。它支持命令行操作，能够很好地处理不同类型的DICOM数据集。如果有大量的DICOM数据需要转换，使用dcm2niix可能更为便捷高效。

磁共振在医学影像领域，核磁共振（MRI）数据处理的复杂性不容小觑。从结构像到功能像，从弥散序列到脑功能磁共振成像（BOLD-fMRI），每一步都充满了挑战。今天，我们来聊聊如何处理这些数据，特别是如何进行脑功能磁共振数据分析。结构像数据处理：VBM与SBM 𐟧 结构像数据分析是MRI研究的基础。VBM（基于体素的形态学分析）和SBM（基于表面的形态学分析）是两种常用的方法。VBM方法通过比较不同大脑区域的结构差异来揭示大脑的形态变化，而SBM则更侧重于大脑表面的形态变化。在CAT12软件中，我们可以进行VBM分析。首先，你需要进行预处理，包括去除头动、切片时间校正等。然后，通过CAT12的VBM分析流程，你可以得到大脑结构的统计图和结果报表。功能磁共振数据分析：静息态fMRI 𐟌€ 静息态fMRI是研究大脑活动的重要方法。通过分析大脑在静息状态下的活动模式，我们可以了解大脑的功能连接和动态变化。常用的指标包括ALFF（局部活动频率）、Reho（区域同质性）、ICA（独立成分分析）等。 DTI数据处理：TBSS与NODDI 𐟌 弥散张量成像（DTI）是研究大脑白质纤维连接的重要方法。TBSS（基于白质骨架的统计分析）是一种常用的DTI数据分析方法。通过预处理和统计分析，我们可以得到大脑白质纤维的连接图和统计结果。 NODDI（神经纤维密度成像）则是另一种重要的DTI分析方法。它通过计算神经纤维的密度和方向来揭示大脑的微观结构变化。 GBSS与类淋巴系统研究 𐟌 灰质骨架统计（GBSS）是研究大脑灰质结构的一种方法。通过ANTs软件进行组织分割和模板构建，我们可以得到大脑灰质骨架的统计图和结果报表。类淋巴系统研究是近年来MRI研究的一个热点。通过DTI-ALPS指数计算和图论分析，我们可以了解大脑类淋巴系统的结构和功能变化。个人处理数据：一对一指导 𐟑颀𐟒𛊊如果你有特定的数据处理需求，我们可以提供一对一的指导服务。无论是弥散数据处理、脑功能网络分析还是其他类型的MRI数据处理，我们都能为你提供专业的解决方案。总之，MRI数据处理是一个复杂而充满挑战的领域。通过掌握这些基本方法和工具，我们可以更好地理解大脑的结构和功能变化，为临床诊断和治疗提供有力支持。

肝硬化患者出现这3种迹象，说明肝脏在慢慢变软！ 1、全身状态改善：人体内许多生理功能的实现都少不了肝脏的参与，肝硬化患者在治疗过程中，若感觉到食欲增加、腹胀、乏力等不适感觉明显减轻，这些都是肝硬化好转的标志。 2、肝功能指标好转：转氨酶水平降低到正常范围内，意味着已经有效控制肝脏炎症；胆红素回到正常范围，意味着肝脏的功能正在恢复；白蛋白的回升，说明肝硬化病情得到有效控制。 3、影像学及硬度检测变化：通过影像学检查（彩超、CT、磁共振）如果发现肝脏形态改善，体积逐渐趋于正常，表面的结节减少或变小以及肝脏硬度检测多次检查肝弹持续性下降，这些都是肝脏变软的有力证据。

实时播报：【无需手术即可增强空间记忆】瑞士洛桑联邦理工学院的两个实验室联合开发了一种独特的实验装置。该装置整合了非侵入性深层脑刺激、虚拟现实（VR）训练以及功能性磁共振成像（fMRI）技术，目的是增强人的空间记忆能力。发表在最新一期《科学进展》杂志上的这项研究成果，展示了通过向深层脑区施加无痛电脉冲，即可提升大脑能力的新技术。

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