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基于脑电的静息态功能连接分析任务书
一、项目背景
静息态（restingstate）是指在没有特定任务的情况下，人类大脑的自然状态。对于静息态的功能连接分析，可通过记录脑电图（EEG）进行研究。脑电是一种无创的神经影像技术，通过测量大脑神经元活动的电信号而获得。
在静息态下，脑部的神经元仍然在不同区域之间进行活动，这些区域之间可能存在一些固定的联系。因此，分析脑电信号的波动可以揭示脑区之间的功能连接。通过分析这些功能连接，可以加深对脑网络的理解，了解脑部各区域之间的相互作用，研究脑部的功能和疾病。
二、任务目标
本项目旨在利用脑电信号，进行静息态下的功能连接分析。通过分析脑电信号的波动，确定各脑区的特征，了解脑网络结构，探索脑区之间的连接状态，从而揭示静息态下的脑网络特性。任务具体包括以下方面：
1.数据收集：收集健康人群的静息态脑电数据。
2.数据预处理：对脑电数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和分割等步骤。
3.功能连接分析：通过计算脑电信号之间的相干度、相位同步度等指标，进行脑区之间的功能连接分析。
4.网络特征分析：通过网络分析方法，研究脑区之间的拓扑结构、中心度等网络特征。
5.数据分析和可视化：对分析结果进行统计学分析和可视化，从而更深入地了解脑网络特性。
三、任务步骤
1.数据收集：收集健康人群的静息态脑电数据。数据可从一些公共数据库中获取，如HumanConnectomeProject（HCP）、EEGdatabase等。可选择符合要求的数据集进行下载。
2.数据预处理：对脑电数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和分割等步骤。噪声包括环境噪声和肌电噪声等。滤波可通过通带筛选和带阻筛选等方式进行。在分割时，可选择与眼睛开闭状态相关的特定时间段。
3.功能连接分析：将预处理后的脑电数据分为若干时间段，计算每个时间段内脑区之间的相干度、相位同步度等指标，并将结果保存。
4.网络特征分析：利用相邻矩阵和GraphTheory等方法，分析脑网络的特征，包括中心度、网络密度、模块度等指标。
5.数据分析和可视化：对分析结果进行统计学分析和可视化，从而更深入地了解脑网络特性。
四、任务成果
1.脑电数据集：从公共数据库中选取符合要求的健康人群静息态脑电数据集，并进行预处理。
2.功能连接分析结果：每个时间段内脑区之间的相干度、相位同步度等指标，分析结果需要统计学分析。
3.网络特征分析结果：分析脑网络的中心度、网络密度、模块度等指标，分析结果需要统计学分析。
4.可视化结果：以图表形式展示分析结果。对静息态脑网络的动态变化和网络特征进行可视化。
五、预期影响
本项目能够进一步加深对脑神经网络的理解，揭示静息态下脑网络的特点，为后续的神经精神疾病研究提供重要依据。通过相关研究成果的推广和应用，将有助于提高人们对脑部领域的认识和了解，为防治相关的神经精神疾病的预防和治疗提供指导意见。