大脑网络的可视化分析

感兴趣区域（ROI）的识别是大脑网络构建和分析中的一个基本问题。 最近的研究表明，多模态神经影像学方法和联合分析策略对于准确，可靠和个性化的大脑ROI识别至关重要。 在本文中，我们提出了一种新颖的视觉分析方法及其开放源代码软件，用于ROI定义和大脑网络构建。 通过将神经科学知识和计算智能功能相结合，视觉分析可以通过多模态神经影像数据的联合建模以及直观，实时的视觉分析界面为大脑网络生成准确，可靠和个性化的ROI。 此外，当fMRI数据不可用或不足时，它可用作功能性ROI优化和预测解决方案。 我们将这种方法应用于跨期工作记忆fMRI / DTI数据集，精神分裂症DTI /静息状态fMRI（R-fMRI）数据集和轻度认知障碍DTI / R-fMRI数据集，以证明视觉效果分析。 我们的实验结果令人鼓舞。