基于静息态功能磁共振ALFF算法人脑老化的研究的任务书.docx

基于静息态功能磁共振ALFF算法人脑老化的研究的任务书
一、选题背景
人类老龄化是21世纪最显著的社会现象之一，影响范围涵盖整个社会结构，涉及经济、医疗、社会保障、家庭等方方面面。随着人口老龄化趋势的加剧，全球老年人口的增长速度快于其他年龄群体，许多国家进入了高龄化时代。伴随着人口老龄化的出现和加剧，人类普遍关注和研究人类大脑在老化过程中的演化，如何延缓脑部衰老，保护和提升健康水平。
静息态功能磁共振（resting-statefunctionalMRI，RS-fMRI）是一种无创、无放射性的神经影像技术，可以通过测量脑内血液氧合水平的变化，了解脑的自发活动和相互联系的特征，揭示脑状态下的大脑功能网络和功能区之间的相互交互等信息，成为了目前研究人类大脑的重要技术手段。基于RS-fMRI技术，ALFF(振幅变化因子)是一种计算脑区活动强度的方法，只能计算静息态脑图像的振幅变化，然而振幅变化在认知和认知老化中具有重要的意义。
因此，本研究将利用RS-fMRI静息态功能磁共振技术，结合ALFF(振幅变化因子)算法，探究人脑老化过程中静息态脑图像的变化规律，为防止、延缓、逆转脑衰老提供理论指导，并为未来的老龄化社会提供科学依据。
二、研究目的
本研究主要研究目的是通过RS-fMRI静息态功能磁共振技术，结合ALFF算法，探究人脑老化过程中静息态脑图像的变化规律，以明确：（1）年龄对脑区振幅变化的影响是否存在差异，（2）老年人脑区振幅变化是否比年轻人更明显，（3）是否存在对脑功能的影响，以及哪些脑区最为敏感等问题，为进一步探索人脑老化提供初步参考。
三、研究内容
1.文献调研：对静息态功能磁共振技术和ALFF算法的具体方法和实现进行充分调研，梳理目前学术界对于人脑老化方面的研究现状。
2.小样本数据采集与预处理：在合适的受试者群体中进行静息态功能磁共振图像数据采集和预处理，以获取高质量的脑图像数据，减少噪声、血氧水平相关（BOLD）信号变异、运动和生理噪声等干扰因素的干扰。
3.脑功能分析：将预处理好的脑图像数据输入到ALFF算法中进行脑区振幅变化的计算与分析，并将脑图像上的功能区分类，分析上述不同功能区的振幅变化规律，比较不同年龄组间及不同结构间的差异。利用SPSS和其他统计分析方法进行数据分析。
4.结果解释：根据分析结果作出适当的解释，找出潜在的脑区振幅变化规律，分析脑区的远程相互作用和关联，揭示老年人脑区振幅变化与线性加速衰化和非线性崩塌的关系，并就研究进展需要进一步探讨的问题提出建议。
5.总结：总结分析结果，并指出对未来研究的启示和必要性，提出同类研究的另外几种补充手段，探讨该研究在未来老龄化的社会中的应用意义与前景。
四、研究计划
本次研究分5个阶段，计划在1年半的时间内完成。
第一阶段（1个月）：文献调研。主要内容是对静息态功能磁共振技术和ALFF算法的具体方法和实现进行调研，梳理目前学术界对于人脑老化方面的研究现状，为后续研究奠定基础。
第二阶段（2个月）：实验设计，受试者的采集和RS-fMRI静息态功能磁共振图像数据的预处理。主要完成对受试者的采集、数据的预处理，为后续数据分析奠定数据基础。
第三阶段（3个月）：脑功能分析。主要完成对预处理好的脑图像数据输入到ALFF算法中进行脑区振幅变化的计算与分析，利用SPSS和其他统计分析方法进行数据分析，进行差异比较。
第四阶段（2个月）：结果解释。主要分析结果作出适当的解释，找出潜在的脑区振幅变化规律，并以PPT方式进行报告。
第五阶段：（2个月）：总结。主要总结分析结果，并指出对未来研究的启示和必要性，提出同类研究的另外几种补充手段，探讨该研究在未来老龄化的社会中的应用意义与前景。
五、预期成果与意义
通过本次人脑老化研究，我们可以了解到脑部振幅变化在老化过程中的演化规律，确定哪些特定的脑区具有更高的脆弱性和敏感性，并为建立与预测老年人认知和神经功能丧失有关的综合风险模型提供基础。
此外，该研究的重要意义在于为未来老龄化社会的护理和管理提供参考依据，关注人类健康和护理的实践举措，探索不断发展和完善的老年医学、护理学和健康科技。通过本次研究的有效展示，我们可以为老年人家庭、社交圈和医疗保健提供更准确、及时和有效的支持和服务。