大脑地形连接组图的张量研究

This project will create new neuroimaging (EEG/fMRI) techniques to allow the estimation of the Topographic Connectome Tensor (TCT) of the human brain defined as the set of effective connectivity tensors defining the time-lagged, direct, causal influences of points of cortical areas on each other..Until now the estimation of the TCT has not been possible due to slow sampling rates for fMRI, uncertainty of the effects of the hemodynamic response (HRF), and the lack of a complete theoretical formulation. By contrast we will estimate the TCT for the first time, by: .•.Developing ultra-fast functional MRI acquisition protocols, optimization of acquisition parameters and reconstruction of minimally gradient-encoded data .•.Using these technological developments to investigate the fine timing inside the hemodynamic responses, and to minimize the interference between fMRI and EEG..•.Formulating, based on the new acquisition technologies, the TCT estimation problem as the solution of an EEG/fMRI tensor state space model (SSM).

在本项目中，我们将会研发一种新的脑电和功能磁共振（EEG/fMRI）成像融合技术。 该技术将对脑地形连接组图的张量进行分析。脑地形连接组图的张量是指一组具有效应连接功能的张量的集合，定义了不同皮质区中所有体素间的相互影响。该影响不仅具有时间延迟性，而且也是直接的具有因果性的。到目前为止，由于功能磁共振成像的时间分辨率较低，各种血流动力学响应函数存在差异，以及理论公式的缺乏，对脑地形连接组图的张量的估测(估测)还难以实现。然而，在本项目中，我们将会创新性地对其进行估测：（1）研发一种超快速的功能磁共振成像技术， 进而对采集参数、重构等进行优化等。（2）采用新技术准确地对血流动力学响应函数进行估测， 采用状态空间模型对张量进行分析。

在该项课题中，我们在三个子方向做了大量工作，得到了许多创新性的和突破性的研究成果：（1）定义了关于大脑地形连接组图中张量的数学表达式。我们采用了Wiener -Akaike- Granger- Scheweder有向图模型对其进行建模。 （2）对脑电数据的计算和评估做了以下方法学上的改进：（2.1） 在脑电计算中，一个重要的科学问题就是如何选择脑电参考点。我们采用了脑电零参考技术并结合状态空间方程对其进行了改进.（2.2） 我们研发出了一种新方法（EM-VARETA），对脑电逆问题进行评估，在该算法中，我们同时采用了状态空间方程和最大期望算法。特别值得提及的是，我们的方法在求解脑电逆问题的过程中，同时对源的关联性进行了评估。（3）创新地采用了磁共振快速成像序列对大脑功能进行成像，并设计了关于面部识别的心理学实验，来验证该项技术的使用价值。以上的三项研究成果对于大脑地形连接组图的理论部分完善有积极的作用，其应用包括神经信息学，神经动力学，认知神经科学等领域。

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