《基於靜息態fNIRS的兒童腦功能連線組學研究》是依託北京師範大學，由牛海晶擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於靜息態fNIRS的兒童腦功能連線組學研究
- 依託單位：北京師範大學
- 項目負責人：牛海晶
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
採用靜息態fNIRS成像進行兒童腦功能網路構建及其連線模式描述（即“人腦連線組學”）對於揭示兒童大腦認知機制具有重要意義，然而相關計算理論與方法仍不成熟。本項目擬基於靜息態fNIRS數據開展兒童(7-9歲)腦功能網路的計算方法學及認知科學套用研究。在方法學層面，將從傳統的靜態腦功能網路和新興的動態腦功能網路兩個角度展開數據分析和網路構建評價，期望建立一套系統、科學、兒童特異的腦網路計算方法和評價體系。具體包括：數據預處理方式對靜態和動態兒童腦網路的影響及評價；靜態和動態兒童腦網路拓撲屬性的可靠性評價；兒童特異的(對比成人)靜態和動態腦網路計算分析等。在認知科學層面，將採用靜態和動態腦網路屬性特徵刻畫兒童認知能力差異，以發現與認知能力相關的腦網路指標，揭示其腦網路基礎，促進對兒童認知能力差異的理解。該項目將為人腦連線組學這一重大科學前沿課題做出貢獻，並對揭示兒童認知差異的腦機制具有重要意義
結題摘要
採用靜息態fNIRS成像進行兒童腦功能網路構建及其連線模式描述（即“人腦連線組學”）對於揭示兒童大腦發育及其認知發展具有重要意義，然而相關計算理論與方法仍不成熟。本項目基於靜息態fNIRS數據從計算方法學以及兒童腦網路發育評價兩個角度開展研究。在方法學層面，本項目通過對靜息態fNIRS數據不同數據預處理方法、不同腦功能網路構建方法、不同腦網路可靠性評價，以及獲取穩定腦網路所需要的最短採集時長等問題進行了系統研究。研究結果表明：Pearson 相關方法構建的腦網路，其可靠性優於Cross 相關方法，並且基於Pearson相關建構的二值網路與加權網路其網路指標的可靠性基本一致；在時長方面，發現1分鐘fNIRS數據採集時長能夠獲取穩定的大腦功能連線，但是時長大於等於5分鐘時獲取的腦網路拓撲特徵會更加穩定，該結論對於成人以及兒童數據基本一致；此外，本項目評價了動態功能連線方法以及多尺度熵算法在刻畫大腦功能連線研究方面的潛力，為該方法後續套用於兒童腦發育及認知發展研究奠定了方法學基礎；另一重要方面，本項目支持下我們開發了國際上首個用於靜息態fNIRS數據分析的腦功能連線和腦網路分析平台(http://www.nitrc.org/projects/fcnirs/)，並免費對國內外開放。在腦發育套用層面，我們從全腦網路視角以及半腦偏側化視角對兒童大腦發育規律進行研究，發現兒童具有不同於成人的大腦發育模式，例如兒童時期其大腦的全局信息整合能力以及局部信息處理能力相比於成人明顯降低。此外，在大腦半球網路偏側化方面，兒童左右大腦半球之間具有低於成人的大腦偏側化特性（主要在局域效率上），這些研究促進了我們對兒童時期大腦發育規律的了解。該項目的實施為基於靜息態fNIRS數據的人腦連線組學研究做出了貢獻，也將對揭示兒童大腦發育具有重要意義。
