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癫痫脑静息网络评价的fMRI研究的任务书
任务书
任务题目：癫痫脑静息网络评价的fMRI研究
任务背景：癫痫是一种常见的神经系统疾病，影响到全球数百万人。癫痫的症状是由大脑神经元的异常放电引起的，这些放电可能会导致痉挛发作、失神、意识混乱等症状。脑静息网络在神经科学中是一个非常重要的领域，它可以揭示不同脑区之间的连接方式和脑区之间的网络结构，从而对于理解某些神经系统疾病，如癫痫等，有着重要的意义。fMRI技术是一种可以非侵入性地测量脑活动的方法，因此它是研究脑静息网络的一种常用手段。
任务目标：本任务的目标是使用fMRI技术评价癫痫患者的脑静息网络，探究其与健康对照组的差异，为癫痫的发病机制提供新的理解。
任务步骤：
1.确定研究样本：选取15-20名癫痫患者和同等数目的健康对照者。患者的选择要求符合以下条件：①确诊为部分性癫痫；②无神经系统以外的其它疾病；③未接受过抗癫痫药物治疗；④MRI检查无明显脑结构异常。健康对照组的选择要求同样符合以上条件。
2.fMRI数据采集：使用fMRI技术采集所有参与者的脑静息网络数据，数据采集参数设置如下：①TR=2000ms,TE=30ms;②容积率采取3mm*3mm*3mm;③采样280个时间点，共计10分钟。
3.fMRI数据预处理：对采集到的fMRI数据进行预处理，包括去除噪声、切片时间校正、头运动校正、空间标准化等步骤。
4.脑静息网络构建：使用基于分歧的脑网络分析工具(REST)软件除去头动影响和其他噪音，然后构建每个被试者的脑静息网络，计算每个脑区与其他脑区之间的函数连接强度，并构建相应的脑网络图谱。
5.脑静息网络比较分析：将患者组和健康对照组的脑静息网络进行比较，找出差异最大的节点，并使用SPSS软件进行统计分析，比较两组的重要节点之间的连接强度是否存在显著性差异。
6.结果呈现与分析：将比较分析的结果进行评估和解释，展示脑静息网络在癫痫患者中的典型特征，探讨癫痫发病机制和脑静息网络的关联性。
参考文献：
1.Meng,L.,Xie,Y.,Sun,W.,Long,H.,Zhang,Y.,&Hu,Y.(2018).Alteredmodularorganizationofintrinsicbrainfunctionalnetworksinpatientswithfirst-episode,drug-naïve,non-lateralizedidiopathicgeneralizedepilepsy:Agraph-theoreticanalysis.Frontiersincomputationalneuroscience,12.
2.Lu,J.,Guan,Q.,Zhang,H.,Wen,Z.,Huang,L.,&Liang,B.(2019).Alteredbrainnetworkcharacteristicsandinteractionofthedefault-modenetworkinresting-stateinpatientswithgeneralizedepilepsy.Brainandbehavior,9(10),e01431.
3.Jin,Y.,Zhou,Y.,Song,S.,Xia,Y.,Du,X.,Zhang,Y.,...&Zhang,B.(2017).Abnormalprefrontalcortexrestingstatefunctionalconnectivityandseverityofinternetgamingdisorder.Brainimagingandbehavior,11(3),888-897.
注意事项：研究组需要确保所有研究参与者的人道保护和伦理审查问题，应该获取参与者的知情同意书。同时必须遵循相关的医疗伦理规范和标准。