https://isangfeng.github.io/categories/%E8%AF%BB%E6%96%87%E7%8C%AE/Recent content in 读文献 on 桑峰Hugo -- gohugo.iozh-cn© 2026 桑峰Thu, 14 Sep 2023 00:00:00 +0000https://isangfeng.github.io/posts/2023/09/20230914_papernotes/Thu, 14 Sep 2023 00:00:00 +0000https://isangfeng.github.io/posts/2023/09/20230914_papernotes/<p>阿尔茨海默（AD）是一种高度异质性的疾病，即在临床表现和神经生物标记上表现为显著的个体差异。这些差异包括遗传基础、症状表现、发病年龄、发病轨迹和严重程度、生物标记物、合并症和脑萎缩模式。然而传统的统计分析聚焦于组水平的平均情况。其背后基本的统计假设是AD以相同的方式影响不同的患者。然而，为了实现AD的精准医疗，我们需要超越平均的视角，并且设计统计方法来反应个体水平上的异质性。神经解剖标准化建模可以依据一个期望的正态分布/随时间变化的轨迹提供个体水平上的统计推断。在本研究中，研究者利用一个最近实现的规范化建模框架，层级贝叶斯回归，分析了1）不同个体患者在离群值分布上的神经解剖变异性；2）定量地分析了被试间不相似性的组间差异；3）建立了神经解剖离群值和认知表现和AD生物标记物之间的关系；4）并且探究了离群值的数量是否与随后从MCI到AD的转化有关。</p>https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-09-12-papersummary/Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0000https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-09-12-papersummary/<p>期刊：Scientific Reports, (2021)11:9415</p> <p><figure><img class="my-0 rounded-md" loading="lazy" decoding="async" fetchpriority="low" alt="" src="./img/fig-01.png" ></figure> <!-- --></p> <h2 class="relative group">摘要 <div id="摘要" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e6%91%98%e8%a6%81" aria-label="锚点">#</a> </span> </h2> <p>结构共变（SCN）是指在群体水平上不同大脑区域形态学指标之间的相关。它可以为发育期功能性网络模块的形成提供皮层结构的信息。本研究探究了从儿童期到青少年期大脑结构共变网络的变化模式，而这一时期会发生明显的大脑结构性的重组。本研究的被试在他们8.5岁到14.5岁之间进行了核磁扫描。研究者使用滑动时间窗方法选择一组被试作为“age-bin”，在每个“age-bin”上建模得到结构共变网络。之后，研究者使用广义加性模型（GAM）检查网络属性的随龄变化模式。结果显示了平均连接强度和网络密度的非线性变化轨迹。这表明在青少年早期阶段存在一段皮层结构属性趋同的时期，对应于前人研究中的脑区特异化现象。在儿童后期，感觉运动区域出现了一些“Hub”脑区。然而，到了青少年中期，联合皮层中的“Hub”节点范围和强度都出现了增加。此外，这些脑区水平的改变与发育期皮层变薄的速率相关。在对典型功能性网络连接的研究中发现，额顶、默认和注意网络均表现出了网络内部和网络之间共变性的随龄增加。本研究发现的脑区和脑网络层面上的发育模式，与青少年早期社会情绪和其他通过高级认知网络支持的复杂执行功能，在这一时期发生的一系列改变是一致的。</p>https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-05-05-papernote-segregated/Wed, 05 May 2021 00:00:00 +0000https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-05-05-papernote-segregated/<h3 class="relative group">Title <div id="title" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#title" aria-label="锚点">#</a> </span> </h3> <blockquote><p>Segregated systems of human brain networks</p>https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-04-18-papernote/Sun, 18 Apr 2021 00:00:00 +0000https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-04-18-papernote/<h2 class="relative group">Title <div id="title" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#title" aria-label="锚点">#</a> </span> </h2> <blockquote><p>Hemisphere- and gender-related differences in small-world brain networks: A resting-state functional MRI study</p>https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-04-16-papernote/Fri, 16 Apr 2021 00:00:00 +0000https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-04-16-papernote/<h3 class="relative group">Title <div id="title" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#title" aria-label="锚点">#</a> </span> </h3> <blockquote><p>Disrupted Brain Connectivity Networks in Drug-Naive, First-Episode Major Depressive Disorder</p>