基于静息态功能磁共振影像的脑网络及应用研究的任务书.docx

基于静息态功能磁共振影像的脑网络及应用研究的任务书
一、研究背景与意义
静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）是近年来非常流行的神经影像学技术，它能够获得脑血流和代谢信息，可以用于探究脑区间的连接和功能性网络。利用rs-fMRI技术，可以探究健康人和患者的脑网络结构和函数连接是否存在差异，对神经系统的功能机制有深刻的认识，这样就为认知神经科学、脑功能障碍等疾病的研究提供了有效工具。
近年来，基于rs-fMRI的脑网络及其应用研究也引起了国内外广泛的关注，掌握该方向的技术和研究方法对于推进未来神经科学研究、了解脑功能以及发展神经影像学都具有重要的意义。
二、研究内容
1.分析rs-fMRI的基本原理和技术特点，了解其使用领域及局限性。
2.分析静息态脑网络的构建和分析方法，探究脑区之间的连接特点及其在神经控制中的作用。
3.控制实验，通过静息态rs-fMRI技术，建立健康人的脑网络模型，探究不同脑区之间的相关性，并分析其结构特点。
4.进行病例对比研究，以阿尔茨海默症患者为例，探究其脑网络功能性变化，比较正常人脑网络及患者脑网络的差异。
5.借助数据分析技术和脑网络模型，探究脑网络功能调控机制，特别是对阿尔茨海默症及其他脑功能障碍疾病的诊断和治疗提出相关建议。
三、研究方法
1.阅读相关文献，制定调研方案。
2.采用静息态rs-fMRI技术，建立健康人与患者的脑网络模型，在探究其连接方式和结构特点的同时，分析功能调控机制。
3.统计和探究脑网络的结构特点，并运用不同的分析方法，如马尔科夫链分析、主成分分析等数据分析方法，建立脑网络模型和探究相关研究问题。
4.利用相关软件，如SPSS、MATLAB等对数据进行记录、分析及展示。
5.通过文献综述和数据分析，对研究结果进行解释和研究结论。
四、研究计划
1.研究时间：2021年10月至2022年6月。
2.第一阶段（2021年10月-2021年12月）：了解静息态rs-fMRI技术原理，掌握基本的脑网络构建和分析方法，初步筛选相关文献。
3.第二阶段（2022年1月-2022年3月）：采集健康人样本数据，建立脑网络模型，对脑网络特征进行探究。
4.第三阶段（2022年4月-2022年6月）：采集阿尔茨海默症患者的样本数据，并比较正常人与患者的脑网络特征变化，探究脑网络功能调控机制。
5.第四阶段（2022年7月-2022年9月）：撰写论文，提交学位论文答辩。
五、预期成果
1.对静息态rs-fMRI技术的应用及其在医学与神经科学研究方面的进展有系统性的认识。
2.建立健康人的脑网络模型，探究不同脑区之间的相关性，并分析其结构特点。
3.分析阿尔茨海默症患者脑网络变化特点，比较正常人脑网络及患者脑网络的差异。
4.探究脑网络功能调控机制，特别是对阿尔茨海默症及其他脑功能障碍疾病的诊断和治疗提出相关建议。
5.发表高水平论文，提升本人学术能力及论文写作技巧。