《數據驅動的腦功能網路時變特性及機制研究》是依託復旦大學，由張捷擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：數據驅動的腦功能網路時變特性及機制研究
- 依託單位：復旦大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張捷
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
時變網路分析是近年複雜網路領域研究的熱點。目前，數據驅動的時變網路研究一般局限在網路拓撲結構，很少挖掘拓撲結構變化與網路節點狀態變化的關聯；時變網路建模雖考慮兩者關聯，但往往先驗指定，無法反映實際數據蘊含的真實拓撲結構-節點狀態耦合關係，因此難以揭示實際網路時變性產生機制。為了突破研究瓶頸，本項目以腦功能網路為例，基於功能核磁共振-腦電大數據，首先定義反應網路拓撲結構和節點神經活動時變特徵的多尺度指標，建立適合時變網路分析的非線性及統計方法。在此基礎上，識別時變腦功能網路拓撲結構與節點狀態之間的耦合關係，在網路層面闡明腦功能網路時變性產生機制。進一步結契約步腦電時變特徵與腦功能網路拓撲結構變化，明確大腦狀態對網路時變性的調控機制。最後通過計算神經模型，揭示腦結構網路和噪聲對於腦功能網路時變性的影響規律。本項目將為時變網路研究提供新的視角和手段，對於解析大腦運作機制、腦疾病診斷具有重要意義。
結題摘要
本項目以腦功能網路作為分析的主要對象，提出了首先定義反應網路拓撲結構和節點神經活動時變特徵的多尺度指標，建立適合時變網路分析的非線性及統計方法。在此基礎上，識別時變腦功能網路拓撲結構與節點狀態之間的耦合關係，在網路層面闡明腦功能網路時變性產生機制。並套用於大腦的高級認知功能（如智力、創造力）和腦疾病（如自閉症、分裂症、抑鬱症）的研究。關於動態腦功能網路的論文發表在Brain雜誌，被選為編輯推薦論文和封面論文。美國2014年麥克阿瑟天才獎得主，賓夕法尼亞大學Skirkanich講座教授Danielle Ba ssett專門為此研究撰寫了題為“The flexible brain”的評論，該評論認為“這項工作是我們在理解大腦網路動態變化道路上的一塊重要基石（an important stepping-stone ）。項目執行期間，發表了17篇SCI論文，發表在腦科學和網路科學的知名國際雜誌如Brain (IF=11.8), Neuroimage (IF=5.4), Human Brain Mapping (if=5.0), PRE。其中第一作者或通訊作者論文8篇。培養了3名碩士生和3名博士生。
