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找不到要评估的DMN决策

DMN决策（Decision Model and Notation）是一种用于建模和执行决策的标准化语言。它提供了一种规范的方式来描述和管理业务决策，使得决策逻辑更加清晰、可维护和可重用。

DMN决策可以被广泛应用于各个行业和领域，包括金融、保险、零售、制造等。它可以帮助企业将复杂的业务决策转化为可执行的规则，从而提高决策的准确性和效率。

在云计算领域，DMN决策可以与其他技术和工具结合使用，以实现智能化的决策支持系统。通过将DMN决策模型部署在云平台上，可以实现决策的实时执行和动态调整，提高决策的灵活性和响应能力。

腾讯云提供了一系列与DMN决策相关的产品和服务，包括：

  1. 腾讯云决策引擎（Tencent Cloud Decision Engine）：提供了基于DMN标准的决策建模和执行环境，支持决策模型的创建、部署和管理。
  2. 腾讯云函数计算（Tencent Cloud Function Compute）：可以将DMN决策模型封装为函数，实现按需调用和弹性扩缩容。
  3. 腾讯云API网关（Tencent Cloud API Gateway）：可以将DMN决策模型发布为API，供其他系统和应用程序调用。
  4. 腾讯云流程引擎（Tencent Cloud Workflow Engine）：可以将DMN决策模型嵌入到工作流程中，实现复杂决策的自动化和协同。

通过以上腾讯云的产品和服务，用户可以快速构建和部署DMN决策模型，实现智能化的决策管理和执行。更多关于腾讯云DMN决策相关产品和服务的详细信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/dmn

相关搜索:如何评估KNeighborsRegressor的决策边界如何比较dmn xml文件并显示决策表的差异封装要初始化哪个子类的决策找不到要打印的集合尝试评估决策树回归器模型时的测试分数NaN<spyOn>：找不到要监视的对象Appium:找不到要启动的设备.coveragerc找不到要省略的文件找不到要加载的主插座Onclick找不到要执行的函数Maven/Surefire找不到要运行的测试Maven找不到要运行的JUnit测试找不到要绕过recapcha的站点密钥Eventhandler找不到我要找的列表为什么公司要评估虚拟机的服务质量？WSEncryptBody/WSSignEnvelope:要加密的元素/找不到签名django注册帐户找不到要注册的urlpyenv找不到要安装的python版本3.8.7ESLint找不到要扩展的“更漂亮”的配置在Python语言中评估决策树模型时的TypeError(预期序列或类似数组)
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    摘要：默认网络(DMN)是一组广泛分布于顶叶、颞叶和额叶皮层的大脑区域。这些区域通常在需要集中注意力的任务中表现出活动减少，但在多种形式的复杂认知中活动增加，其中许多与记忆或抽象思维有关。在大脑皮层内，DMN位于距离感觉和运动系统最远的区域。在这里，我们考虑如何利用我们对DMN的拓扑特征的知识，更好地理解该网络如何有助于认知和行为。 1 . 映射默认网络 虽然DMN最初是通过测量其在任务中的活性来识别的(图1b)，但通过研究其静止时的内在活性来绘制其结构已经取得了重要进展(图1a)。例如，研究评估了大脑区域的功能连通性(一种基于大脑不同区域的神经活动之间的时间相关性计算的度量)，表明DMN区域在休息时显示协调的时间活动，这是现在已知的大规模网络的定义特征。 研究人员还能够利用静息活动的测量来进一步分解DMN(图1c,d)。通过对不同个体进行平均的分析，即群体水平分析，表明DMN被分为三个子系统:一个固定在外侧颞区、背侧前额叶区和顶叶区(称为背侧内侧子系统)，第二组集中于内侧颞叶和外侧顶叶皮层(称为内侧颞叶子系统)，第三组被描述为参与中线顶叶和额叶区域(称为核心子系统)(图1c)。这些不同的子系统和不同类型的功能之间的映射已经在文献中提出(见下文关于DMN在高阶思想中的作用的讨论)。最近，对个体在休息和任务期间的深入分析提供了一个不同的视角。这些对单个个体的高分辨率研究表明DMN由两个独立并置的子网组成(图1d)。与上面描述的空间上不同的子系统不同，这两个子网络广泛分布，每个子网络包含大致相同的区域集，但组织成复杂的交错排列。 有人认为，这种在皮层区域的交错允许时间和空间信息的整合，这表明这种细粒度结构的发现可能为DMN有助于认知的机制提供线索。这些不同的DMN映射方式如何相互关联目前是一个悬而未决的问题。 还研究了DMN和其他神经系统之间的关系。研究表明，在任务期间与DMN相反的显示出大脑活动模式的区域(例如，随着任务的需要而增加活动)也显示出与休息时DMN区域的相关性相对降低的模式。 然而，最近采用多变量方法绘制神经功能的研究证实，DMN区域内的神经活动(如PMC)包含与不同系统(包括DMN以外的系统)的神经功能相关的信号。这些观察结果表明，DMN不仅形成了一个有凝聚力的网络，还可以代表在其他皮层系统中发生的大脑活动，这些活动代表了来自其他神经网络内的活动，通常被称为回声。因此，这些研究确定了DMN的活动也可以提供关于任务积极系统活动的信息，这一模式与经典观点不一致，即DMN本质上与涉及外部目标导向思维的区域隔离。 这一关于大脑功能的更复杂的观点已经通过应用一类与主成分分析相关联的皮层分解技术，以测量大脑活动和连通性而得以正式化。 这些方法生成了一系列大脑活动在大脑皮层分布的低维表示，每一种都描述了观察到的静止时大脑活动变化的独特模式。这些通常称为连通性梯度，并基于数据矩阵中的协方差模式。这些梯度根据初始数据中每个主成分所解释的方差的百分比(称为已解释方差)进行排序。 在每个梯度内，大脑区域的组织是基于他们观察到的活动模式彼此之间的相似性。在这些梯度中，聚集在一端的大脑区域随着时间的推移具有相似的活动波动，并且总体上与维度另一端的区域组表现出较少的相似性(它们在时间进程上也相似)。在一项将该技术应用于静息大脑活动的研究中，发现三个连接梯度中有两个涉及DMN(图1e,f)，这三个连接梯度解释了活动的最大差异，因此是关于皮层神经功能组织的最丰富信息。第一个梯度(解释了最大的差异)表明DMN与单峰皮层区域的差异最大，即视觉、听觉、躯体感觉和运动皮层占据这一维度的一端，而DMN占据另一端。相比之下，在第三个梯度中(根据解释的差异)，DMN的区域占据维度的一端，额顶叶网络占据另一端，该网络被认为是协调外部任务状态的。因此，对连接性梯度的分析表明，将DMN的内在活动定性为主要与任务正性系统的活动隔离或对抗，并不能提供其行为的完整表征。相反，正如我们下面将要讨论的，DMN的内在行为包含多种操作模式，其中一些与外部任务相关，而另一些则不相关。

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    00

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    失眠 (Insomnia, ID) 是最常见的睡眠障碍；然而，ID症状的发病机制尚未完全了解。采用多因素的观点，并将ID视为一种涉及区域间神经元协调的情况，将有助于理解ID的病理生理学。功能连接 (Functional connectivity, FC) 可能有助于阐明ID症状的潜在功能过程和神经相关性。尽管越来越多的研究评估FC异常，但对ID病理生理学的见解仍然是零碎的。本文旨在寻找静息态下失眠的FC变化的经验证据。共涉及1052名ID参与者的31项研究符合本综述的纳入标准。结果表明，ID症状与主要静息态网络半球内和半球间相互作用受损相关。总的来说，证据支持这样一种假设，即失眠的特征是大脑功能连接的组织 (organization) 紊乱，导致睡眠、认知、情绪和记忆下降。然而，被综述的研究之间存在广泛的方法学异质性，以及本系统综述提出的研究方案和统计方法的局限性，使得很难提供一个单一的ID病理生理学框架。这一领域的未来研究应该引导共享和严格的搜索设计 (search designs)，以确保ID病理生理学的可靠研究证据。本文发表在Sleep Medicine Reviews杂志。

    03

    Nature reviews neuroscience:后扣带皮层的三分观点

    后扣带回路（PCC）是大脑皮层中最为不了解的区域之一，但由于其独特的解剖和生理特性以及对高级认知功能和大脑疾病的重要贡献，近年来开始吸引越来越多的研究者。和前扣带回路相比，后扣带回路在人和动物模型中的研究相对较少，因此未来的研究方向应该专注于这一领域。本文作者详细介绍了近年来在后扣带回路方面的一些重要研究进展，包括跨物种和不同技术的结果，这些结果奠定了正式理论说明其功能的基础。基于这些证据，作者提出了一种三分法的观点，认为后扣带回路可以分为背侧PCC、腹侧PCC和后中央回皮层三个部分，分别支持执行、记忆和空间处理系统的整合。这一三分法的观点在之前的统一理论中消除了不一致性，为未来在这一领域的研究提供了有希望的新方向。

    01

    Neuron：精神病学中的功能神经成像和失败案例

    精神疾病包括复杂的认知和情感异常，是最使人衰弱和对了解最少的疾病之一。目前的治疗主要依赖于针对大脑功能(药物)或学习过程(心理治疗)的干预措施。关于这些干预措施如何介导其治疗效果的机制仍不清楚。从20世纪90年代初开始，无创功能神经成像，加上认知神经科学的平行发展，似乎标志着精神病学以神经生物学为基础的诊断和治疗的新时代的到来。然而，尽管进行了30年的神经影像学研究，我们仍然缺乏任何精神疾病的神经生物学解释。同样，功能性神经影像学在临床决策中不起作用。在此，我们对这一僵局提出了批判性评论，并建议该领域如何更好地发展，并提供有影响的神经生物学见解。

    01

    Lancet Neurology：最低意识障碍脱离患者的意识的神经关联的多模态影像学研究

    意识障碍是指人对周围环境以及自身状态的识别和觉察能力出现障碍。一般分为两种，一种以兴奋性降低为特点，表现为嗜睡/意识模糊/昏睡直至昏迷；另一种是以兴奋性增高为特点，表现为高级中枢急性活动失调的状态，包括意识模糊/定向力丧失/感觉错乱/躁动不安/言语杂乱等。意识障碍中特殊的障碍群体包括：无反应觉醒综合征和最低意识状态，无反应觉醒综合症是我们常说的“植物人”，最低意识状态是一种严重的意识障碍，但与“植物”状态不同的是，这种障碍人群存在最小但仍旧较为清晰的认识自我和周围环境的能力。

    03

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    使用无创功能磁共振成像（fMRI）的研究为人类默认模式网络（DMN）的独特功能组织和深远重要性提供了重要的见解，但这些方法在跨多个时间尺度上解决网络动力学的能力有限。电生理技术对于应对这些挑战至关重要，但很少有研究探索DMN的神经生理学基础。在此，作者在一个与先前fMRI研究一致的共同的大规模网络框架中研究了DMN的电生理组织。作者使用颅内脑电图（iEEG）记录，并评估了静息状态下的网络内和跨网络相互作用，及其在涉及情景记忆形成的认知任务中的调节情况。作者分析显示，在慢波（<4 Hz）中，DMN内iEEG同步性明显更高，而在beta（12-30 Hz）和gamma（30-80 Hz）波段中，DMN与其他大脑网络的相互作用更高。至关重要的是，在无任务的静息状态以及语言记忆编码和回忆期间都观察到了慢波DMN内同步。与静息状态相比，慢波内DMN相位同步在记忆编码和回忆时都明显较高。在成功的记忆检索过程中，DMN内慢波相位同步增加，突出了其行为相关性。最后，对非线性动态因果相互作用的分析表明，DMN在记忆编码和回忆过程中都是一个因果外流网络。作者研究结果确定了DMN的频率特异的神经生理学特征，使其能够在本质上和基于任务的认知期间保持稳定性和灵活性，为人类DMN的电生理基础提供新的见解，并阐明其支持认知的网络机制。

    02

    静息态下大脑的动态模块化指纹

    摘要：人脑是一个动态的模块化网络，可以分解为一系列模块，其活动随时间不断变化。静息状态下，在亚秒级的时间尺度上会出现几个脑网络，即静息态网络(RSNs)，并进行交互通信。本文尝试探究自发脑模块化的快速重塑及其与RSNs的关系。三个独立的健康受试者静息态数据集（N=568），对其使用脑电/脑磁图(EEG/MEG)来探究模块化脑网络的动态活动。本文证实了RSNs的存在，且其中一些网络存在分裂现象，尤其是默认模式网络、视觉、颞区和背侧注意力网络。本文也证明了心理意象中的个体间差异与特定模块的时间特征有关，尤其是视觉网络。综上所述，本文的研究结果表明大规模电生理网络在静息态时具有依赖模块化的动态指纹。

    03

    自闭症青年的突显网络、默认模式网络和中央执行网络功能连接的差异

    自闭症（ASD）和三个神经认知网络的功能连接变化有关，这三个网络被认为是ASD症状学的核心：突显网络（SN）、默认模式网络（DMN）和中央执行网络（CEN）。然而，由于ASD男性患者的患病率更高，以前研究ASD的这些网络主要基于男性样本，因此并不清楚这些网络在患ASD的女性与男性之间存在何种差异，以及这些差异如何与正常发育个体中观察到的差异进行比较。本文在患和未患ASD的女孩和男孩样本（169名青少年，8-17岁）中探究了SN、DMN和CEN的功能连接。患有ASD的女孩在DMN和CEN之间表现出较男孩患者更强的功能连接，而正常发育中的女孩和男孩仅在SN功能连接上存在差异。综上，这些结果表明，相对于在正常发育中观察到的情况，患有ASD的青少年在这些网络中表现出性别差异，并强调了在探究ASD的神经机制时考虑与性别相关的生物因素和参与者性别的重要性。

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    Neuron重磅综述|默认模式网络20年：回顾与综述

    默认模式网络(DMN)的发现彻底改变了我们对人脑工作原理的理解。在这里，我回顾了DMN发现的发展，提供了个人思考，并考虑了我们对DMN功能的想法在过去20年中是如何演变的。我总结了关于DMN在自我参照、社会认知、情景记忆和自传体记忆、语言和语义记忆以及思维游走方面的作用的文献。我确定了统一的主题，并就DMN在人类认知中的作用提出了新的观点。我认为DMN整合并传播了记忆、语言和语义表征，以创造一个连贯的反映我们个人经历的“内部叙事”。这种叙事是构建自我意识的核心，塑造了我们感知自己和与他人互动的方式，可能源于童年时期的自我定向语言，并形成了人类意识的重要组成部分。

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    PNAS: 默认模式网络与语言以及控制系统的耦合信息流

    导读 人脑在静息状态下，可以利用功能连接将其划分为一些经典大尺度功能网络。这些网络分管不同的认知功能，例如，一个极为重要的网络——默认网络（DMN）主要参与人的内在导向认知活动，像是记忆、社交思维以及奖赏机制。在之前基于平均后的群组水平数据的研究中，尽管参与了多重认知活动，默认网络仍被划分为一个网络整体。这令人不禁遐想，默认网络是否存在稳定的负责不同单一认知功能的子网络呢？这篇于近期发表在《PNAS》的文章 ”Default-mode network streams for coupling to language and control systems” 不同之前研究的方法，其利用多次重复采集的个体水平静息态数据，来探究这一问题。本文即对该研究进行解读。

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    自我轴：一个理解抑郁症的框架

    抑郁患者的“自我体验”会和正常人有所不同。抑郁症患者的自我体验充满了持续的低沉情绪，并由消极的自我相关的思想构成。自我的概念一直很难定义——这是它现在很少成为精神病学研究对象的原因之一——但功能脑成像和其它神经科学研究的发现为我们研究自我提供了新的见解。这些研究已经阐明了自我是如何被复杂的、层级化的大脑过程所支持的。身体的感觉通过脊髓、脑干和皮层下区域上升到皮层网络，皮层网络通过位于顶端的默认模式网络，将内感受信号与相关的社会环境信息整合在一起。我们将讨论这一“自我轴”是如何形成的，并阐述自我轴是如何在抑郁症患者中如何发生偏移。我们的抑郁自我轴模型为该疾病的研究提供了一个新的视角。该模型强调了抑郁症多层级损伤的本质，以及不同层次水平的损伤如何沿自我轴导致其他层级的异常。自我轴模型表明，从生活方式干预到心理治疗再到药物的不同治疗可能对抑郁症都有效，因为这些治疗针对的是自我的不同方面，但自我轴的一个层面上的变化会影响到其他自我轴层面的重构。我们的抑郁症研究框架使自我概念再次成为了抑郁症中的一个重要角色，这可能再次成为一个有用的抑郁症研究焦点。

    02

    从时间变异性角度看睡眠剥夺后的异常动态功能连接

    睡眠剥夺(SD)在现代社会非常普遍，被认为是几种临床疾病的潜在因果机制。先前的神经影像学研究已经利用磁共振成像(MRI)从静态(比较两个MRI会话[一个在SD后和一个在休息清醒后])和动态(在SD的一个晚上重复MRI)的角度探索了SD的神经机制。最近的研究主要集中在静息状态扫描时的动态脑功能组织。本研究采用一种已成功应用于许多临床疾病的新指标(时间变异性)来检测55名正常青年受试者SD后的动态功能连接。我们发现，睡眠不足的受试者在大范围的大脑区域表现出区域水平的时间变异性增加，而在几个丘脑亚区域表现出区域水平的时间变异性减少。SD后，参与者在默认模式网络(DMN)中表现出更强的网络内时间变异性，在许多子网对中表现出更强的网络间时间变异性。通过逐步回归分析发现，视觉网络和DMN之间的网络间时间变异性与精神运动者警觉测验最慢的10%反应速度呈负相关。综上所述，我们的研究结果表明，睡眠不足的受试者表现出异常的脑功能动态结构，这为研究睡眠不足的神经基础提供了新的见解，有助于我们理解临床障碍的病理生理机制。

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    Nature mental health：自发和非任务思维的神经科学最新进展:对心理健康的影响

    人们醒着的时候，会花30-50%的时间去想他们正在做的事情之外的事情。当心理动力相对灵活时，这些“任务”的体验可以被描述为自发的思维。在这里，我们回顾了最近神经科学在这一领域的发展，并考虑对心理健康和疾病的影响。我们对默认模式网络和大规模网络动力学的作用进行了最新的概述，并讨论了涉及海马记忆(锐波涟漪，重播)和神经调节(去甲肾上腺素能和血清素能)系统的新兴候选机制。我们探索不同的大脑状态如何与不同的心理健康结果相关的适应性和非适应性思维形式相关联或产生相关的适应性和非适应性思维形式。最后，我们概述了自发和任务思维的神经科学的新方向，这些方向可能阐明机制，导致个性化的生物标志物，并促进朝着更好地理解和改善心理健康的目标发展的治疗。

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    Neurolmage:儿童和青春期早期大脑内在活动的复杂度

    大量证据表明，脑信号复杂性(BSC)可能是健康大脑功能的重要指标，或者是疾病和功能障碍的前兆。然而，尽管最近取得了进展，但我们目前对BSC如何在大规模网络中出现和发展，以及形成这些动态因素的理解仍然有限。在这里，我们利用静息态功能近红外光谱(rs-fNIRS)捕捉和表征了107名6-13岁健康被试的大规模功能网络中BSC动力学的性质和时间过程。自发性BSC的年龄依赖性增加主要发生在高阶关联区域，包括默认模式(DMN)和注意(ATN)网络。我们的研究结果还揭示了BSC的不对称发育模式，这是特定于背侧和腹侧ATN网络的，前者显示出BSC的左侧化，后者显示出右侧化。与男性相比，这些与年龄相关的侧偏性变化在女性中似乎更为明显。最后，使用机器学习模型，我们表明BSC是一个可靠的实际年龄预测指标。高阶关联网络，如DMN和背侧ATN，在预测以前未见过的个体的年龄方面表现出最强大的预测能力。综上所述，我们的研究结果为在童年和青春期进化的大规模内在网络中的BSC动态的时空模式提供了新的见解，表明基于网络的BSC测量代表了一种追踪正常大脑发育的有前途的方法，并可能有助于早期发现非典型发育轨迹。

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    NeuroImage: ADHD青少年右侧额下回皮层fMRI神经反馈的功能连接变化

    注意缺陷多动障碍(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)是一种常见的儿童神经发育障碍，多发于男孩且与较差自控能力有关，其基础是额纹状体缺陷。在临床实践中，中枢兴奋性药物治疗一直以来被认为是治疗ADHD的黄金标准，大概有70%的的病人的临床症状能够通过药物治疗得到有效的改善。但研究表明，这种改善很难得到长时间的维持。造成这种状况的原因可能是大脑对中枢兴奋性药物产生了适应。而其他限制疗效的原因可能还包括对药物的不良反应，对某些共病条件的限制使用，药物的滥用和未知的长期影响，以及对药物使用的依从性。因此，非药物疗法，如饮食疗法，行为疗法及认知疗法得到了广泛的关注，但是这些治疗方法都只显示出了有限的效果。

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    Molecular Psychiatry：家庭收入对儿童脑功能连接的影响

    摘要：较高的家庭收入F1与较大的皮质灰质体积和儿童认知能力的提高有关。然而，人们对Fl对大脑功能和结构连接的影响知之甚少。本横断面研究调查了Fl对9-11岁儿童大脑连通性和认知表现的影响。低Fl与默认模式网络(DMN)、上下顶叶皮层和小脑后部的整体功能连接密度(gFCD)下降有关，而运动、听觉、外皮层视觉区和皮质下区域的gFCD增加有关。认知表现部分介导了语速与DMN连通性之间的关联，而DMN连通性不介导语速与认知表现之间的关联。相比之下，Fl与结构连通性之间没有显著关联。研究结果表明，较差的认知表现可能反映了多种因素(遗传、营养、父母互动的水平和质量以及教育暴露)，导致低收入家庭儿童DMN功能连通性降低。需要后续研究来帮助澄清这是否会导致这些儿童随着年龄增长而结构连通性下降。

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    Translational Psychiatry:重度抑郁障碍的神经进行性特征:内在连接组分析

    重度抑郁障碍（MDD）是一种流行的慢性精神障碍，终生反复发作。研究表明，与首次抑郁症（FED）相比，复发性抑郁症（RD）具有更严重性、高复发性和显著功能障碍，证实抑郁症的进行性本质。然而，关于脑功能连接组的研究很少。本文采集了95名未进行药物治疗的MDD患者（35名FED患者和60名RD患者）和111名健康对照组（HCs）的静息态功能磁共振（fMRI）数据。进行六个月的paroxetine药物治疗，56名患者病情缓解并完成第二次数据采集。使用基于脑网络的统计分析来探究功能连接的变化。结果表明，与HCs相比，FED患者的躯体运动、默认模式和背侧注意网络表现出低连接性，而RD患者的躯体运动、突显、执行控制、默认模式和背侧注意网络，以及突显网络和执行控制网络内和之间都表现出高连接性。此外，当患者病情缓解时，MDD患者的受损成分没有显著变化，并且RD患者仍存在高连接子集和低连接子集。且FED患者表现出的低连接性和RD患者的高连接性与发作次数和总病程时间相关。本文研究证实了抑郁症的固有功能连接受损是进行性的。

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    Environment International：儿童阅读网络的功能连接与其产前接触的多溴联苯醚浓度有关

    环境和人类的发展息息相关，环境的恶化给人类带来的不仅仅是表面看起来的危机，生存在环境问题严重的人群中可能也被潜在的影响甚至于改变其发展轨迹。儿童在幼年阶段尤其容易受到此类问题的困扰，但环境变化如何具体作用于我们人体目前还不清楚，因此，有大量研究在对类似问题进行研究（比如中国雾霾问题的大规模研究）。阅读障碍是一种目前仍旧不清楚其病理成因的语言障碍之一，其中，遗传因素可以解释60%的阅读障碍患者的障碍成因。有研究者指出暴露于神经性毒物，包括多溴二苯醚(PBDEs，一种神经毒物，被大量用作印制板基材覆铜箔层压板与半固化片的阻燃剂，被混合在树脂中，有毒，味道类似桉树气)，可能是该问题研究中容易被忽视的危险因素（如果儿童在出生前就长期保留此类毒物浓度较大的环境中，其遗传因素可能受到影响）。为此，来自哥伦比亚大学的研究者使用静息态功能性磁共振成像(rs-fMRI)检查了5岁儿童社区样本(N=33)中产前PBDE浓度与阅读相关网络(RN)功能连接的相关性。产妇血清中的多溴二苯醚(ΣPBDE)含量测定在12.2 （Mean）+2.8(SD)妊娠周进行。结果发现，这些5岁儿童在产前接触到的ΣPBDE浓度越高，其阅读网络的全局效率就越低，而ΣPBDE浓度与DMN网络则不相关，这说明了ΣPBDE浓度的影响是具有特异性的。本研究发表在环境与健康类著名杂志Environment International上。

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    对PTSD和MDD共病患者的TMS临床治疗反应的脑网络机制的探索性研究

    PTSD（创伤后应激障碍）和MDD（重度抑郁症）均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病，高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍，经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状，并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中，对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时，在数据分析过程中，无论是简单相关（例如皮尔逊相关）发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升，因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。

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    Cerebral Cortex:全脑功能动力学追踪抑郁症状的严重程度

    20%的人口报告抑郁症状，与大规模脑网络功能完整性改变有关。瞬时的大脑功能和抑郁症状之间的联系，以及这些关系对临床和社区人群的影响，仍然有待研究。本研究在一个大的社区样本中调查了脑功能动力学和亚临床至轻度抑郁症状之间的关系，这些样本包括有或没有精神病诊断的成年人。本研究使用了Nathan Kline研究所- rockland样本增强型数据;445名年龄在18到65岁之间的参与者完成了10分钟的静息状态功能磁共振成像扫描。用共激活模式分析来检查抑郁症状和全脑状态之间的维度关系。抑郁症状水平的升高与默认模式网络频率和停留时间的增加有关，默认模式网络是一种与自我参照思维、评估判断和社会认知相关的大脑网络。此外，抑郁症状严重程度的增加与与认知控制和目标导向行为有关的混合大脑网络较少出现有关，这可能会削弱抑郁个体对消极思维模式的抑制。这些发现表明，时间动态技术为亚临床和临床意义抑郁症状学下的时变神经过程提供了新的见解。

    03

    Nature Communications:人类大脑的皮层下-皮层的动态状态及其在中风中的损伤

    控制大脑自发活动中的动态模式的机制尚不清楚。在这里，我们提供的证据表明，在超低频率范围内（<0.01-0.1Hz）的皮层动力学需要完整的皮层-皮层下通信。利用静息态功能磁共振成像（fMRI），我们确定了动态功能状态（DFSs），在超低频率下同步的短暂但周期性的静止区域簇。我们观察到，皮层簇的变化与皮层下簇的变化在时间上相一致，皮层区域与边缘区域（海马体/杏仁核）或皮层下核（丘脑/基底神经节）灵活同步。中风引起的局灶性病变，特别是那些基底神经节/丘脑和皮质之间的白质连接，引起DFSs之间的时间分数、逗留时间和转换的异常，导致异常网络整合的偏向。卒中后2周观察到的动态异常会及时恢复，并有助于解释神经功能损伤和长期预后。

    02

    AJP：大脑功能连接的内在模式在调节重度抑郁患者抗抑郁治疗反应中的作用

    重度抑郁症是一种精神科慢性疾病，最常见的治疗方法是使用单胺类抗抑郁药。临床发现药物治疗的预后因人而异，一些病人的症状在服用抗抑郁药后得到了极大改善而其他人则反应平平甚至没有作用。然而，目前我们对于调控抗抑郁药疗效的神经影像学机制知之甚少。因此来自四个临床中心（德克萨斯大学西南医学中心、麻省总医院、哥伦比亚大学和密歇根大学）的研究者们通过一项多中心纵向随机双盲安慰剂对照试验（EMBARC），采用基于感兴趣区域的方法，按照意向性分析原则利用线性混合效应模型来确定大脑各区域之间的静息态连接模式是否能预测抗抑郁药物(舍曲林)与安慰剂的疗效差异。该研究由德克萨斯大学西南医学中心精神科的Cherise R. Chin Fatt等人发表在The American Journal of Psychiatry期刊上，具体内容如下：

    02

    World Psychiatry|精神分裂症的功能性磁共振成像：当前证据、方法学进展、局限性和未来方向

    摘要：功能神经影像学的出现为精神分裂症的神经生物学提供了基本的见解。然而，它面临着挑战，最明显的是缺乏临床转化。本文对精神分裂症中功能性神经影像学，特别是功能性磁共振成像（fMRI）的文献进行了全面的回顾和批判性总结。我们首先通过历史视角回顾了精神分裂症和临床高风险阶段的fMRI生物标志物的研究，以及最近的机器学习算法来识别预测神经影像学特征。然后回顾了阴性症状以及神经认知和社会认知缺陷的fMRI研究结果。这些症状和缺陷的功能性神经标志物可能代表了精神分裂症的有希望的治疗靶点。接下来，我们总结了与抗精神病药物、心理治疗和社会心理干预以及神经刺激相关的 fMRI 研究，包括治疗反应和耐药性、治疗机制和治疗靶向。我们还回顾了fMRI和数据驱动方法在剖析精神分裂症异质性方面的效用，以及方法学的考虑和进展。最后，讨论了该领域的局限性和未来研究方向。我们的综述表明，为了使功能磁共振成像在精神分裂症患者的护理中具有临床价值，研究应解决精神分裂症治疗中常规的潜在可操作临床决策，例如应开哪种抗精神病药物或特定患者是否可能具有持续性功能障碍。功能磁共振成像的潜在临床效用受成本和可及性因素的影响，必须权衡。未来对fMRI在治疗反应研究中的效用评估可以考虑包括健康经济学分析。

    01

    皮层网络内在组织预测状态焦虑：一项fNIRS研究

    状态焦虑的脑活动特点是皮层下活动的高反应性以及其与皮层区域的自下而上的连接，但是状态焦虑的皮层网络依旧还不清楚。因此，本研究利用近红外技术来测量静息态脑皮层功能连接特征，并结合机器学习来预测被试的状态焦虑。结果表示，皮层静息态功能连接的一系列特征能很好地预测状态焦虑，但不是特质焦虑，特别是默认模式网络（Default model network，DMN）的脑皮层区与背侧注意网络（DAN）的连接和DMN内在的连接，且这些连接性都与状态焦虑程度成负性相关。此外，DMN脑皮层区与额顶叶网络(frontoparietal network, FRN), FRN与显著网络（sailence network, SN），FPN与DAN，DMN与SN之间的连接性与状态焦虑正相关。因此，内源性皮层组织可以对状态焦虑有一定的预测作用。该研究也为情绪状态的潜在神经机制和情绪障碍的诊断、预后和治疗提供了一定的启发。

    01

    阿尔茨海默病中的人类连接组及它与生物标记物和遗传学的关系

    阿尔茨海默病(AD)损害了大脑的结构和功能网络，导致认知障碍。最近的连接组学研究结果已经将AD中结构和功能网络组织的变化与淀粉样蛋白-β和tau蛋白的积累和扩散模式联系起来，为该疾病的神经生物学机制提供了见解。此外，对基因相关的连接组变化的研究可能有助于AD的早期诊断，并促进在该疾病的早期阶段有效的个性化治疗策略的发展。在这篇文章中，我们回顾了连接组变化与淀粉样蛋白-β和tau蛋白病理之间的关系以及分子遗传学的研究。我们还强调了连接组衍生的计算模型在复制先验发现和跟踪与预测AD病理生理学生物标记物进展方面的应用。

    02

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