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2021年12月22日晚20点，国防科技大学智能科学学院胡德文教授作客脑客中国科研直播，为大家带来主题为功能成像脑网络分析的报告，以下为部分直播内容整理：
非常感谢主持人的介绍，非常荣幸被邀请参加脑客中国科研2021的讲座。我是国防科技大学智能科学学院的胡德文，今天我跟大家交流的题目是功能成像脑网络分析。
上个世纪，脑科学研究方向是从神经元到突触、全脑，最后到脑网络。这里的脑网络指的是多个层次，有微观尺度的神经元突触甚至神经递质；介观尺度的大脑皮层功能柱；以及最后宏观尺度的脑功能区网络。目前采用的脑电图、脑磁图或是磁共振成像，一般研究的是宏观尺度的脑神经网络。
现在的观点认为认知、意识等都是从脑连接、脑网络开始的。非线性科学里边也有相关结论，当网络连接到一定程度，而且是非线性的时候，可能会产生一些意想不到的东西，比如说混沌。同样的脑网络连接到了一定规模以后可能就产生了意识。
脑连接分析的类型主要有三类：首先是结构连接，即大脑的生理连接结构；第二种是功能连接，主要是观测信号间的时间相关性；以及最后一种有效连接或称为因果分析，神经活动间存在因果效应。
目前脑网络分析有两个主流流派，一个流派的话是Granger因果分析。他的观点认为一个变量对另外一个变量的预测有帮助的话，那么这个变量就是另外一个变量的因。
另外一个流派叫动态因果建模，它是把获得的fMRI信号反转接到神经元层面，之后进行因果分析可能会更准确一点。因为我们在fMRI看到的信源相应水平发现所有的信号是二次信号，而神经信号本身它是一次信号，所以在神经层面叫因果性应该是更合理一些。
当我们进行脑网络数据分析时，会遇到一些困难及挑战。首先是个体差异大，世界上没有两个相同的人，即使是同卵双生的也是不一样的，两者大脑结构肯定存在些差异性。
第二个就是被试参与的任务差异，比如说有的是认知任务，有的是控制任务等等。
第三个差异叫中心差异，也就是采集数据的机构中心存在差异，每一个中心可能安装了不同的机器，如磁共振设备就有通用电气、飞利浦、西门子、联影等多种品牌的机器。
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