薛婷 唐俊 李明昕 陶占龙

摘 要：大脑在静息状态下仍存在许多重要的神经活动，脑区之间仍存在不间断的信息传递，构成功能连接并由此构成脑网络。静息态脑功能网络分析，由其具有相对简单的计算且具有重大临床意义，已广泛应用于多种脑疾病的研究中。本文从信息计算的角度，总结了近年来静息态脑网络研究中的经典算法。

关键词：功能磁共振成像;静息态;脑网络

大脑是极为高效和精密的信息处理系统，不仅掌握语言、思维、情绪等高级活动，也是信息储存、加工和整合的中枢。神经元是大脑活动的基本单元，通过神经突触的彼此连接形成神经通路，完成对信息的加工处理[1]。在此过程中，神经元之间或神经元集群之间的连接模式构成了脑网络，掌握脑网络的连接模式对于理解大脑的运转机制具有重要意义。影像学技术的发展应用极大丰富了科研人员的脑网络研究手段。近年来，静息状态下脑功能网络的研究受到广泛关注。相较于任务态，静息态可避免由被试完成任务的差异性所导致的结果不可靠。因此，越来越多的学者开始关注静息态下脑功能网络的活动模式。本文主要针对静息态下脑功能网络的研究方法进行综述。

一、基于种子点的功能连接分析方法

该方法是一种模型依赖方法（modelbased），通常首先选择特定脑区作为感兴趣区域（region of interest，ROI），即种子点。然后计算该种子点与其他脑区的血氧水平依赖信号之间的时间相关性。……