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目录

1. 认知科学中的应用

1.1. 静息态记忆态放电（memory consolidation） 

1.2. 情景记忆与阿尔茨海默病（Episodic memory and Alzheimer disease）

2. 脑疾病中的应用

2.1. 阿尔兹海默症（Alzheimer's Dementia，AD）

2.2. 抑郁症（Depression）

2.3. 自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）

1. 认知科学中的应用

1.1. 静息态记忆态放电（memory consolidation） 

（1）学习组：额顶控制网络功能组强度在记忆时显著升高

（2）只做不学组：大脑静息态显著不变化

1.2. 情景记忆与阿尔茨海默病（Episodic memory and Alzheimer disease）

（1）设计方法

 第一个静息态Rest1为放空静息，第二个静息态Rest2为记忆态。因此Rest2/Rest1为脑的自发活动受脑的调控比。

（2）海马体影像

 带风险基因的被试行为看上去一样，但会调用更多海马，且在老年也会有更高几率患老年痴呆

2. 脑疾病中的应用

2.1. 阿尔兹海默症（Alzheimer's Dementia，AD）

（1）ALFF：功能网络在阿兹海默里面显著降低

（2）阿尔兹海默症的度中心性（Degree centrality in AD）

 在AD患者中，度中心性显著降低，且越高降低得越厉害。着表面度中心性在AD患者脑部受到损伤。

（3）阿尔兹海默症的分类（Classification in AD）

 

2.2. 抑郁症（Depression）

（1）做手术，如切除肿瘤，可以根据脑静息图来判断哪些是需要保留的功能区

（2）重性抑郁障碍疾病负担居于首位，同时诊断上却缺乏生物学客观标准

（3）大鼠筑巢实验

        ①抑郁鼠对糖水偏好降低

        ②抑郁鼠很快放弃游泳

 

        ③内侧前额叶调节和控制杏仁核，杏仁核产生情绪，识别情绪和调节情绪，控制学习和记忆

        ④抑郁小鼠杏仁核更早发育，但后期减缓或停滞

（4）Biotypes in Depression

        ①将功能连接图得到的点聚类（四类）

        ②发现：统计力不足时，发现的结果为真的可能性很小，且样本很小时可重复性很低，敏感度也低。

        ③神经科学领域统计力约为8%~31%

（5）基于脑功能影像的MDD分类

        ①医疗器械指令MDD 93/42/eec附录九中详定18条规则,按医疗产品的危险程度,将产品分为Ⅰ类、Ⅱa类、Ⅱb类、Ⅲ类

        ②分别用深度学习卷积神经网络模型（64%），SVM（65%），SVM on gray matter volume（73.5%）训练

 

（6）异常脑区与抑郁心理加工机制的关联

        ①反刍思维（Rumination）：指对负性生活事件及其意义，原因，后果的反复思考。这样的事件在抑郁症患者中表现得极为明显。

        ②可研究静息反刍行为下脑部影像状态。

 

2.3. 自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）

（1）精神疾病的主要诱因被认为是Default，Salience，Executive网络连接出现问题

（2）孤独症自发活动动态性及其整合的异常机制

 发现孤独症患者外侧额叶动态性显著上升，表明控制能力不佳