多模态神经影像学的大脑ROI识别与视觉分析

"大脑网络的可视化分析" 在当前的神经科学研究中，大脑网络的构建与分析已经成为了一个关键领域。尤其在识别感兴趣区域（ROI）时，多模态神经影像学方法和联合分析策略扮演了核心角色。多模态神经影像学指的是结合了多种成像技术，如功能性磁共振成像（fMRI）、扩散张量成像（DTI）、正电子发射断层扫描（PET）等，以获取更全面的大脑活动和结构信息。 本文介绍了一种创新的视觉分析方法，该方法结合了神经科学的专业知识和计算智能，旨在提高ROI定义和大脑网络构建的准确性、可靠性和个性化程度。通过联合建模多模态神经影像数据，并借助直观且实时的视觉分析界面，研究人员能够更好地理解大脑网络的复杂结构和功能连接。这种方法不仅在fMRI数据充足的情况下有效，而且在fMRI数据缺失或不足时，也可以作为功能性ROI优化和预测的工具。 论文中，研究团队将这个视觉分析方法应用到了三个不同的数据集上：跨期工作记忆的fMRI/DTI数据集、精神分裂症患者的DTI/R-fMRI数据集，以及轻度认知障碍患者的DTI/R-fMRI数据集。这些实验结果证实了视觉分析在揭示大脑网络特征和潜在病理方面具有显著的效果，从而为诊断和治疗提供了有力支持。 关键词包括多模态神经影像、联合建模、视觉分析、可视化与交互以及大脑网络，这些都强调了研究的核心内容。多模态神经影像技术的集成使用，使得研究者能从多个角度探索大脑，而联合建模则有助于整合不同成像技术的数据，提取更为一致和全面的信息。视觉分析和交互则提供了用户友好的界面，使得非专业人士也能理解和探索复杂的神经网络结构。 这项工作不仅展示了如何利用多模态数据和先进的分析工具来改进大脑网络的理解，还提供了一个开源的软件平台，促进了神经科学领域的合作与进步。这种可视化的分析方法有望成为未来神经科学研究的标准工具，帮助科学家们深入理解大脑的工作机制，从而推动疾病的诊断和治疗方法的发展。