海量磁共振全脑影像数据的深度挖掘分析

• 作者: 王征
• 来源期刊: 科研信息化技术与应用
• 关键词: 磁共振 脑科学 数据挖掘 大数据
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 应 用
• 页码范围: 36-43
• 页数: 8页
• 字数: 3047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/j.issn.1674-9480.2016.01.005

摘要

磁共振成像是开展脑科学研究最重要的现代影像方法之一。随着近几年各国脑计划的陆续展开如美国人类连接组计划(Human Connectome Project)和2013年美国奥巴马政府制定的“脑计划”(BRAIN Initiative)，磁共振技术已被广泛应用于探索大脑结构和功能网络连接图谱。使用脑网络联接图谱研究情绪障碍类疾病，一般是通过统计性比较正常人和病患的脑网络，寻找有意义的差异特征，为疾病的诊断和治疗提供指导。但是，高分辨的全脑磁共振成像经常产生大量的结构和功能联接图谱数据，因此需要非常有效的计算技术来实现这一过程。我们计划首先建立人-猴相对应的脑疾病影像数据集合，发展适用于神经信息分析的机器学习算法，模拟分析脑网络大数据，并结合模式动物和人类临床实验的证据，探索疾病机理，发展有效的治疗手段。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王征	中国科学院神经科学研究所	15	125	5.0	11.0