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异孔
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基于多中心功能磁共振影像的脑网络可重复性研究刘勇中国科学院自动化研究所 yliu@nlpr.

1 基于多中心功能磁共振影像的脑网络可重复性研究刘勇中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 2017 年 8 月 23 日脑网络组北京市重点实验室 1

Brainnetome Center @CASIA Brainnetome Center is one of the core departments of the Institute of

It is playing a leading and fundamental role in Chinese brain imaging studies.

2 Brainnetome Brainnetome Center is one of the core departments of the Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. It is playing a leading and fundamental role in Chinese brain imaging studies. It is keen on developing strong academic, clinical and industrial links, leading to significant international collaboration as well as the practical applications of its researches. 2

3 Theory and Methodology Modeling & Simulation Translational Medicine Equipment

4 Cognition Brain-like Computation Theory and Methodology Modeling & Simulation Neuro-techniques Brainnetome Atlas Development & Aging Translational Medicine Equipment Stimulation Brain Disease Brain Computer Interface

5 脑网络简单介绍汇报大纲部分研究结果未来可能的合作 5

6 脑影像的计算理论与方法是实现从脑影像数据到脑知识转化的关键结构 MRI 弥散 MRI 功能 MRI 脑影像数据

7 脑影像的计算理论与方法是实现从脑影像数据到脑知识转化的关键结构 MRI 脑结构及形态弥散 MRI 脑纤维连接及网络功能 MRI 脑影像数据脑功能及连接脑知识

8 脑影像的计算理论与方法是实现从脑影像数据到脑知识转化的关键结构 MRI 脑结构及形态理解脑的工作机制弥散 MRI 脑纤维连接及网络脑疾病早期诊断预后判断及疗效评价的影像学标记功能 MRI 脑影像数据脑功能及连接脑知识

9 脑影像的计算理论与方法是实现从脑影像数据到脑知识转化的关键结构 MRI 精确快速的脑影像计算理论与方法脑结构及形态理解脑的工作机制弥散 MRI 脑纤维连接及网络脑疾病早期诊断预后判断及疗效评价的影像学标记功能 MRI 脑影像数据脑功能及连接脑知识

10 脑网络是理解脑功能的关键宏观脑区尺度 Spaun: 类脑模型仿真, Science 2012 介观功能柱尺度微观神经元尺度 Science 2013 TrueNorth: 类脑芯片设计, Science 2014 脑网络是理解脑功能和脑疾病的关键脑网络信息处理为类脑系统设计提供启示

11 脑网络研究提供精确信息网络表征决定康复结果脑中风梗死区基本相同? 病灶没有破坏运动网络连接病灶破坏了运动网络连接脑中风梗死区的部位和大小基本相同预后良好预后差

12 脑网络研究提供精确信息疾病的脑网络表征使利用脑影像诊断疾病从现在的不可能有望在未来成为可能, 为疾病诊断带来里程碑式的突破正常被试 AD

13 基于磁共振影像的脑网络构建选择图像 MRI dmri fmri 定义节点定义连接结构连接功能连接

14 基于 MRI 的脑网络构建 From Fornito et al, 2011 功能连接脑网络 By Petra Vertes

15 复杂脑网络与脑认知如何准确刻画脑网络的拓扑属性? 正常状态脑网络脑认知疾病状态脑网络特征与脑高级认知功能的内在关系?

U. in St. Louis (Ances B, ) 301 医院 (Wang L, Zhang X, ) U.

16 多层次的脑网络组研究从感兴趣区, 到局部, 到全脑脑网络分析的方法体系哈佛大学 (Buckner R ) 宣武医院 (Li K, Jia J, Han Y, Wang Z ) 斯坦福大学 (Grecius M ) 北师大 (He Y, Yao L ) 荷兰 (Stam CJ ) 东南大学 (Zhang Z, Bai F ) Washington U. in St. Louis (Ances B, ) 301 医院 (Wang L, Zhang X, ) U. California, UCLA, UCSF 西南医院 (Wang J ) 建立了多层次的脑网络分析方法体系, 奠定了利用脑网络研究 AD 和 MCI 的方法学基础, 有望为 AD 和 MCI 的早期诊断预后判断及预后疗效评价带来突破.

17 从群组比较走向个体化 : 可靠性如何 30 studies, 960 AD v.s 1195 NC Wang et al. Transl Neurodegener, 2015

18 Why Multi-center and Multi-modal? Wang et al., Human Brain Mapp, 2007 Liu et al., Cerebral Cortex, 2014 Bai et al., J Neurosci, 2013 Lo et al., J Neurosci, 2010 罗纳德里根 Sanz-Arigita et al., PLoS One 2010 Montembeault et al., Cerebral Cortex, 2015 Wang et al., Biological Psych, 2014 Questions... Number of excellent results based on individual dataset Which pattern is the common architecture in AD? MCI, especially in amci?

Why Multi-center and Multi-modal? Wang et al., Human Brain Mapp, 2007 Liu et al., Cerebral Cortex, 2014 Bai et al., J Neurosci, 2013 Lo et al., J Neurosci, 2010 罗纳德里根 Sanz-Arigita et al.

19 Why Multi-center and Multi-modal? Wang et al., Human Brain Mapp, 2007 Liu et al., Cerebral Cortex, 2014 Bai et al., J Neurosci, 2013 Lo et al., J Neurosci, 2010 罗纳德里根 Sanz-Arigita et al., PLoS One 2010 Montembeault et al., Cerebral Cortex, 2015 Wang et al., Biological Psych, 2014 Questions... Number of excellent results based on individual dataset Which pattern is the common architecture in AD? MCI, especially in amci?

20 Why Multi-center and Multi-modal? Jun ;14(5):

21 Why Multi-center and Multi-modal? A biomarker is a physiological, biochemical, or anatomic parameter that can be objectively measured as an indicator of normal biologic processes, pathological processes, or responses to a therapeutic intervention. 21

22 从群组比较走向个体化 : 可靠性如何单个中心群组的可重复性单个中心同一个人不同时刻的可重复性多中心研究的可重复性

23 可重复性 : 单个中心群组的可重复性

24 可重复性 : 单个人不同时刻

25 可重复性 : 不同中心

26 脑网络简单介绍汇报大纲部分研究结果未来可能的合作 26

27 初步研究功能连接密度计算每个体素到全脑体素的功能连接使用阈值对连接做二值化计算和种子体素相连的体素个数, 即功能连接密度 Tomasi et al., 2010, PNAS

28 初步研究功能连接密度异常的可重复性 Sui et al., Current Alzheimer Research, 2014

29 初步研究网络连接的可重复性研究 MOG.L Cing_M.R PreC.R SOG.L CUN.R SMA.R SOG.L PostC.R NC MCI AD PostC.L STG.L IOG.R MOG.R INS.R Liu, et al., Unpublished data

30 初步研究网络连接的可重复性研究 PostC.R Rolandic_Oper.L Ling.L Rolandic_Oper.R PCUN.R NC MCI AD CUN.R DMN Network Liu, et al., Unpublished data

31 初步研究多中心全脑网络可重复性研究 31

32 初步研究 6 中心 fmri 发现 AD 的脑活动异常活动强度 T-tests in each center T-map was involved in mega analysis BONF corrected (P<0.05) Lazar et al., NeuroIamge,

33 初步研究 6 中心 fmri 发现 AD 的脑活动异常 6 中心发现在 AD 中存在 10 个脑区脑活动显著异常脑区脑活动显著异常脑区在单个中心的异常模式情况 33

34 初步研究多中心 AD 的脑异常网络研究 Jin et al., Unpublished Data

35 初步研究多中心 AD 的脑异常网络研究 Jin et al., Unpublished Data

36 初步研究多中心 AD 的脑异常网络研究 Jin et al., Unpublished Data

37 初步研究多中心 AD 的脑异常网络研究 Jin et al., Unpublished Data

38 初步研究 AD 多中心功能连接异常 Jin et al., Unpublished Data

39 初步研究异常网络模式预测认知能力 Jin et al., Unpublished Data

40 初步研究基于脑连接模式的分类研究 Abrahama et al., NeuroImage,

41 初步研究基于连接模式的分类研究 Hu et al., Unpublished Data 41

42 脑网络简单介绍汇报大纲部分研究结果未来可能的合作 42

43 From DICOM to Results, Brant Made it Easy! One-Stop Solution User-friendly GUI Simple and Easy Small yet Useful Xu et al., 2017, in preparation

44 Good Data --- AD imaging working group Xinan Hosp. QiLu Hosp. 301Hosp. Xuanwu Hosp. Huanhu Hosp. Tongji Hosp. Wuhan Tongji Hosp. Zhongda Hosp. Sixth Hosp. in Shenzhen 301 Hosp.in Hainan 44

45 Acknowledgement Brainnetome Center, CASIA Prof. Tianzi Jiang Prof. Bing Liu Kaibin Xu Dan Jin Tianjin Medical Hospital Prof. Chunshui Yu Chinese PLA General Hospital Prof. Xi Zhang Prof. Luning Wang Dr. Zengqiang Zhang Dr. Bo Zhou Dr. Feng Feng Dr. Hongxiang Yao Dr. Yan e Guo Shandong University Qilu Hospital Prof. Qing Wang Dr. Dawei Wang Southern Medical University Prof. Jianhua Ma Dr. Yafeng Zhan Xuanwu Hospital Prof. Ying Han Prof. Jianping Jia Prof. Kuncheng Li Prof. Xinqing Zhang Prof. Yi Tang Tongji Hospital Prof. Wenzhen Zhu Prof. Wei Wang Tianjin Huanhu Hospital Dr. Pan Wang University of Cambridge Prof. Ed Bullmore Beijing Union Hospital Prof. Zhenxin Zhang Beijing Normal University Prof. Yong He Xi nan Hospital Prof. Jian Wang Dr. Chuanming Liu Dr. Chen Liu

46 感谢各位敬请评议并提出宝贵意见

47 LIU Yong

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