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静息态脑功能网络的构建及社团结构分析研究的任务书
任务书
课题名称：静息态脑功能网络的构建及社团结构分析研究
一、研究背景及意义
随着神经科学的发展，研究大脑活动的方法日益成熟，静息态脑功能网络的研究也越来越引起人们的关注。静息态脑功能网络是指在没有明确任务的情况下，大脑各个区域之间自发地建立的相互连接的网络。研究静息态脑功能网络可以揭示人类思维、情感、意识的本质，对认知神经科学和神经影像学的发展有着重要的意义。
社区结构是指网络中具有相似功能或相互依存关系的节点所组成的子群体。社区结构分析可以帮助我们理解静息态脑功能网络中各个区域的功能及其相互关系。通过探究静息态脑功能网络的社团结构，可以更好地理解大脑的组织和信息传递方式，对于进一步研究神经退行性疾病等神经系统疾病具有重要的指导作用。
二、研究内容及任务
1.构建静息态脑功能网络模型
根据参与者先前采集的MRI图像数据，我们将对其进行分析和处理，从而构建静息态脑功能网络模型。静息态脑功能网络模型将采用图论和网络科学的方法，确定各个脑区之间的连接方式，形成一个无向图。
2.对静息态脑功能网络的社团结构进行分析
在构建好静息态脑功能网络模型后，我们将对其进行社团结构分析。我们将使用模块度算法、Louvain算法等方法对大脑区域进行分类，将具有相似功能或相互依存关系的节点聚合成一个社区，进而获得静息态脑功能网络的社团结构。
3.研究不同社团结构在认知任务中的差异
根据先前的实验数据和样本，我们将对不同的社团结构进行认知任务的分析。通过对不同社团结构在任务中的表现差异进行探究，揭示社团结构与认知能力之间的关系。
三、研究方法
本次研究将采用以下方法：
1.数据处理：对采集的MRI图像数据进行分析和处理，提取静息态脑功能网络的连接矩阵。
2.网络科学方法：采用图论和网络科学方法，构建静息态脑功能网络模型，并分析其社团结构。
3.认知任务分析：通过先前的实验数据和样本，对不同社团结构在任务中的表现差异进行分析。
四、研究计划
本次研究共计时长12个月，分为以下阶段：
1.前期准备（1个月）：研究问题的明确、文献综述、数据预处理等工作。
2.网络构建与分析（4个月）：构建静息态脑功能网络模型，分析其社团结构，并完成一定的数据分析工作。
3.认知任务分析（5个月）：利用先前的实验数据，对不同社团结构在认知任务中的表现差异进行分析。
4.论文撰写（2个月）：完成论文的撰写、修改、审查和答辩等工作。
五、预期成果
本次研究的主要成果包括：
1.静息态脑功能网络模型的构建及社团结构的分析结果
2.不同社团结构在认知任务中的表现差异结果
3.一篇关于静息态脑功能网络的社团结构的研究论文
预期贡献：
本研究对于神经科学、认知神经科学、神经影像学等领域将有一定的启示作用。通过研究脑网络结构，可以更好地揭示人类思维、情感、意识的本质，对于人类智能和认知机制的研究具有非常重要的作用。