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基于静息态fMRI数据的人脑功能连接研究的中期报告
首先，我们需要明确静息态fMRI研究的背景和意义。静息态fMRI是利用磁共振成像技术检测人脑在安静休息状态下的功能连接的一种方法。这种方法不需要患者参与任务，能够反映出脑区间的连接情况，为了解大脑的功能性结构提供了一种有效的手段。
在人脑静息态fMRI研究中，我们主要关注三个方面的问题：功能连接的模式、大脑网络的结构与特征、以及功能连接的变异与认知行为的关系。目前的研究表明，脑功能连接具有固定的模式，如默认模式网络、注意控制网络等，而且这些模式在不同的认知任务中存在变异；同时，大脑网络的结构和特征也受到遗传、环境和个体差异等因素的影响；最后，功能连接的变异与认知行为的关系也是当前研究的一个热点。
在我们的研究中，我们采用了大样本的静息态fMRI数据，利用多种数据分析方法，包括图网络分析、群体网络分析、个体差异分析、机器学习等方法，来研究上述问题。具体来说，我们的研究主要包括以下内容：
1.基于图网络分析的大脑功能连接模式研究。我们将大样本数据构建成图网络，在网络中发现不同的功能模块，探究各个模块之间的连接特征，进一步揭示大脑的功能结构和特征。
2.基于群体网络分析的大脑网络结构与特征研究。我们比较不同群体之间的网络结构和特征，探求群体间的差异和共性，揭示大脑网络结构在群体上的变化规律。
3.基于个体差异的脑功能连接研究。我们将个体差异因素纳入研究中，探究个体差异对脑功能连接的影响，在深层次上理解功能连接与认知行为之间的关系。
4.基于机器学习的脑功能连接研究。我们应用机器学习算法，将大脑功能连接模式与行为数据结合起来，研究预测认知行为水平的有效性和可行性。
总的来说，我们的研究将阐明大脑静息态下的功能连接的模式、大脑网络的结构与特征、以及功能连接的变异与认知行为的关系，为更好地理解人脑机制提供科学依据。