bold信号 bold信号值

血氧水平依赖功能磁共振成像的应用

fMRI 从引入到现在, 已经成为神经科学研究领域一个不可缺少的研究工具, 但是它也存在一些缺陷, 比如它的性还没有被完全阐明, 尤其是它的空间特异性, 因为大的静脉能产生 BOLD 响应, 而这些静脉远离神经活动的部位。研究表明,fMRI受大血管作用的控制, 这些大血管在血管图像中能够很容易地看出来。大血管的作用和流入效应有关, 而这两种作用都不是我们所想要的。因为大血管离神经元活动的部位有一定的距离(约 1 cm) ;另外, 它会产生伪迹波动, 妨碍与神经活动相关的信号变化的监测。在许多情况下, 这些伪迹波动与神经元活动引起的强度变化相当或更大, 神经元活动引起的强度变化也在百分之几的范围。由于无法监测小的变化, 将不能准确确定与神经元活动相关的血液动力的真正空间范围和位置。除此之外, 被试的运动和生理噪声也会造成 fMRI 数据波动。近年来 fMRI 新的进展主要为以下几方面：①向高场移动: BOLD 响应与磁场强度是紧密相关的, 并且这种相关性是很复杂的。随着磁场强度的增加, MR 图像本身的信噪比会增加, 而且 fMRI 的敏感性也随之增加。最重要的是, 随着信噪比的增加, 不仅能检uint CodingsWitchPolling()//测到更加强的信号的变化, 而且 fMRI的可靠性和重复性也增强; ②fMRI 信号的早期衰减: 血液动力学反应可能在空间上比实际的神经元活动部位大, 因此可能影响到fMRI的空间特异性。大多数的 fMRI 研究都是基于对延迟反应的测定,所以这些研究可能在空间特异性或空间分辨率上受到固有的限制。一个更加有效的选择可能是测定初始去氧血红蛋白浓度的增加, 表现为 fMRI 信号的降低;③相关 fMRI: 传统的 fMRI研究采用的是区组设计, 该设计可以看作是一个稳态反应, 这种研究得到的图像是对参与特定任务脑区的一个平均观察。相关的 fMRI 通过增加一个维度—时间, 打开了探测神经元的通道; ④fM}Aold = CodingsWitch_A; //RI 和电生理的结合: fMRI 具有高的空间分辨率的特点, 但与电生理方法(EEG、 MEG)比较, fMRI时间分辨率比较低。因此如果将 fMRI和电生理方法结合起来,可获得较高的空间分辨率和时间分辨率。

bold信号 bold信号值

bold信号 bold信号值

请解释take bold measures 在下面句子中的含义

所以,在单片机编程时只需要判断当输出1 为高电平时,输出2 当时的状态就可以判断出是左

意思是：采取大力度的措施。

take measures就是采取措施的意思，普通用法；bold的意思很多，需要根据上下文适当选用。因为不是成语类的习惯用法，所以词典上通常是不会专门列出的。

作出无畏的或醒目的测量标准.

整句话意思是, 关于欧盟对环境变化做出无畏的标准和测量的决定,这将会对整个世界是一个强烈的信号.

采取大胆的办法。

bold就是大胆的意思

大胆的，自信的，勇敢take bold measures.的

采取大胆措施

大脑中的结构连接、功能连接和有效连接

xlabel('Frequency','FontSize',14,'FontWeight','bold');

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》

{st = 0;

结构连接、功能连接和有效连接

这里，笔者并不是给这三种连接下一个准确的定义，而是根据自己的理解对三种连接作一个浅显的论述。所谓结构连接，指的是大脑神经元或脑区之间解剖学上的连接，具体来说，如神经元之间轴突或突触连接，皮层和皮层下核团之间的神经纤维束连接等。所谓功能连接，是利用不同脑区记录得到的信号（如磁共振BOLD信号，EEG、MEG信号等），计算得出反映不同脑区关系强弱的某种指标。最简单的关系指标应该就是皮尔森相关系数，当然，除了皮尔森相关系数，还有很多其他的更为复杂的指标。而所谓有效连接，指的是一种因果影响，具有方向性，比如说，A神经元或脑区与B神经元或脑区之间存在解剖学连接，但是只能由A神经元或脑区向B神经元或脑区发送指令，这种连接就具有方向性，属于有效连接。此外，我们在利用不同脑区记录得到的信号计算功能连接时，如果使用的方法不是如皮尔森相关系数之类的不带方向的指标，而是基于格兰杰因果关系（Granger Causality）的因果指标，那么得到的功能连接也属于有效连接。从上述可以看出，有效连接与结构连接、功能连接并不相互排斥，有效连接应该属于特殊的结构连接和功能连接。因此，在下文中，笔者主要对结构连接和功能连接这两种连接如何在不同层面上（微观、介观和宏观）进行测量进行论述。

在微观层面，结构连接指的是神经元之间轴突或突触连接。为了寻找不同神经元之间的连接，一般的研究方法是，通过对一块脑组织进行切片，切片很薄，然后把各个切片放入到高分辨率电子显微镜（如透射电镜TEM或扫描电镜SEM）中进行成像；对于得到的不同切片的图像，用计算机处理的方法重建成3D结构，得到这块脑组织的3D图像；，利用自动分割算法，把神经元、胶质细胞、血管等分割出来。利用上述的步骤，就可以得到不同神经元之间的结构连接，而两个神经元之间连接强度可以用两个神经元之间的突触数目或者突触终端内囊泡的多少来表示，如图1所示。

在介观层面，侵入式的束路技术（tract tracing）是研究不同脑区之间结构连接的主要方法，一般用于动物脑结构连接的研究。一般的方法是，在某个脑区（或者多个脑区）注入顺行性剂或逆行性剂，其中顺行性剂可以研究注射脑区的神经纤维投射到下游哪些脑区，而逆行性剂可以研究注射脑区的上行脑区在哪里；然后，对大脑进行切片，把各个切片放入到高分辨率显微镜（如光显微镜、透射电镜TEM或扫描电镜SEM）中进行成像；对于得到的不同切片的图像，用计算机处理的方法重建成3D结构，并自动标记出剂的位置，进而揭示出注射脑区与哪些脑区存在神经纤维的投射关系，如图2所示。而两个脑区之间的结构连接强度可以依据剂的强度来给出半定量的判定。注意，这里测量出来的结构连接，也属于有效连接，因为剂具有方向性，而测量出来的神经纤维投射也是具有方向性的。

在宏观层面上，弥散MRI（diffusion MRI）成像是研究大脑结构连接的主要技术，最常用的是DTI成像技术，如图3所示。

微观、介观和宏观层面的功能连接

在微观层面上，一般是通过侵入式的多电极阵列同步采集多个神经元的动作电位信号，并采用相应的算法计算这些不同神经元动作电位信号之间的关系。注意，如果采用的指标具有方向性，如基于格兰杰因果关系（Granger Causality）的因果指标，那么得到的功能连接也属于有效连接。功能连接的强弱一般用指标值的大小反映。

在介观层面上，一般也是通过侵入式的电极，同时记录多个脑区的局部场电位（Local field potential，LFP），并采用相应的指标计算这些不同脑区LFP信号之间的关系强弱。LFP反映的是离电极数毫米范围内神经元集群的整体电活动，因此，相对于神经元的动作电位而言更加宏观，如图4a所示。除了采集LFP，另外一种常用的技术是颅内EEG信号采集技术（electrocorticography，ECoG），如图4b所示，直接把电极阵列放置在大脑皮层上。同样，对于采集到的信号，也要使用相应的算法计算得到不同脑区神经信号之间功能连接强度的强弱。

在宏观层面，常用的测量技术是头皮脑电EEG，脑磁MEG和功能磁共振fMRI。这些技术都是非侵入式的，各有优势，其中EEG和MEG的时间分辨率超高，而fMRI的时间较弱，但是fMRI的空间分辨率高，MEG的空间分辨率次之，EEG最。既然是功能连接，那么就要使用某种指标来计算不同脑区或通道信号之间的功能连接强度。同样，如果采用的指标具有方向性，如基于格兰杰因果关系（Granger Causality）的因果指标，那么得到的功能连接也属于有效连接。

计算功能连接的技术指标有哪些

这里，笔者只是罗列出部分计算功能连接（包括有效连接）常用的指标，不对其原理进行论述，关于这些指标的原理和计算方法，笔者后续会单独论述，感兴趣的朋友也可以自行查找相应资料研究其原理。1)最简单的计算功能连接的指标是相关系数，包括Pearson和Spearman相关系数，似乎前者用的比较多，特别是在fMRI研究中；2)互信息(mutual rmation,MI)，这是一种基于信息论的功能连接指标；3)同步似然指数(Synchronization likelihood)；4)谱相干(spectral coherence)；5)传递熵(transfer entropy)，这个指标具有方向性，属于有效连接；6)相锁值(phase-locking value)；7)Granger因果分析(Granger causality)，这个指标具有方向性，属于有效连接；8)部分有向相干(Partial directed coherence,PDC)，这个指标具有方向性，属于有效连接；9)有向传递函数(Directed transfer function,DTF)，这个指标具有方向性，属于有效连接。

Alex Fornito,Andrew Zalesky and Edward T. Bullmore. Fundamentals of Brain Network Analysis

功能连接作为框架来分析脑环路对fMRI的贡献

for i=1:Tn脚的电平

血氧水平依赖功能磁共振成像的基础

由此可见,如果输出1 为高电平时,输出2 出现一个高电平,这时开关就是向顺时针旋转; 当输

血氧水平依赖(blood oxygen ll dependent, BOLD)效应是由 Ogawa 等于1990 年提出, 他们发现氧合血红蛋白含量减少时, 磁共振信号降低, 并且还发现信号的降低不仅发生在血液里, 而且还发生在血管外, 于是认为这种效应是血液的磁场性质变化引起的。此后很多研究者进行了大量的理论和实验的工作, 总结出 BOLD-fMRI 的成像基础，神经元活动时, 局部脑血流量和耗氧量均增加, 但是两者增加有异, 即脑血流量的增加多于耗氧量的增加, 这种异使活动区的静脉血氧浓度较周围组织明显升高,去氧血红蛋白相对减少。去氧血红蛋白是顺磁性的物质, 在血管和其周边产生局部梯度磁场,使质子快速去相位, 因而具有缩短 T2 的作用。 脑区激活时, 由于去氧血红蛋白减少, 缩短 T2 的作用也减少, 同静息状态相比, 局部脑区的 T2 或 T2F 相对延长, 因而在 T2 加权或者 T2F 加权的功能磁共振成像图上表现为信号相对增强。

微观、介观和宏观层面的结构连接

脑白质病变怎么治疗？

参考文献：

每个人的脑白质都是中枢神经系统xlabel('Frequency','FontSize',14,'FontWeight','bold');的重要组成部分，是神经纤维聚集的地方，一旦脑白质中的中枢神经细胞的髓鞘受到损伤，则会引起脑白质病变出现很多神经系统症状、体征的，诸如视觉、运动、感觉、小脑、自主神经及认知功能障碍等，治疗很棘手的，发病原因有很多，感染，毒素损伤，遗传性疾病，免疫性疾病等，建议到正规医院找医生规范治疗。

静息态 任务态fmri 什么意思

以脑成像为例,fMRI与MRI的区别主要近年来，功能性神经成像的研究zlabel('Amplitude','FontSize',14,'FontWeight','bold');领域已经从单纯的局部化研究孤立的脑功能区域，转向更全面地研究功能网络中的这些区域。然而，用于研究功能网络的方法依赖于灰质中的局部信号，在识别支持脑区域间相互作用的解剖环路方面是有限的。如果能绘制大脑各区域之间的功能信号传导回路，就能更好地理解大脑的功能特征和功能障碍。我们开发了一种方法来揭示大脑回路和功能之间的关系:功能连接体Functionnectome。Functionnectome结合功能性核磁共振成像(fMRI)的功能信号和白质回路解剖，解锁并绘制出张 功能性白质地图 。为了展示这种方法的通用性，我们提供了张功能性白质图，揭示了连接区域对运动、工作记忆和语言功能的共同贡献。Functionnectome自带一个开源的配套软件，并通过将该方法应用于现有的数据集和任务fMRI之外，开辟了研究功能网络的新途径。是,传统的MRI为结构性成像(structural),扫描脑灰质,白质,脑脊液的形态结构等以判断是否有病变或损伤.fMRI(functional)功能成像,是基于大脑进行某项活动时局部脑区血氧水平的变化,来观察进行某项任务时所谓"脑激

一组信号数据如何得到频谱

大脑，这个“三磅宇宙”，似乎可以说是目前我们人类正在研究的最为复杂的系统之一。大脑的不同神经元、不同脑区之间存在着不同形式的连接，从而构成一个非常复杂、庞大的大脑网络。现代脑科学研究表明，许多大脑高级认知功能的实现依赖的是不同脑区之间的协同合作，而不仅仅是依靠于某个具体的脑区。而很多神经和精神疾病（如精神分裂、抑郁症等）的发病机制，从某种程度上来说，是由于相关脑区之间某种形式连接的异常。大脑内的这种连接，可以分为三种，即结构连接(Structural connectivity)、功能连接(Functional connectivity)和有效连接(Effective connectivity)。本文，笔者带大家了解什么是结构、功能和有效连接，以及不同层面上（微观、介观和宏观）的三种连接如何来测量。

给你个现成的例子，自己运行哈，然后好好消化一哈就会了。

clear,clc,close all

T=2;

fs=100;

N=Tfs;

t=0:1/fs:(N-1)/fs;

figure(1)

subplot(2,2,1)

xlabel('plot(t,x)Time(S)','FontSize',14,'FontWeight','bold');

ylabel('Amplitude','FontSize',14,'FontWeight','bold');

title('信号波形','FontSize',14,'FontWeight','bold');

NFFT=2^nextpow2(N);

X=abs(fft(x,NFFT))2/NFFT;

subplot(2,2,2)

f=fs(0:NFFT/2)/NFFT;

plot(f,abs(X(1:NFFT/2+1)))

ylabel('Amplitude','FontSize',14,'FontWeight','bold');

title('信号频谱','FontSize',14,'FontWeight','bold');

Nw=20;

L=Nw/2;

Tn=(N-Nw)/L+1;

nfft=32;

TF=zeros(Tn,nfft);

xw=x((i-1)L+1:(i+1)L);

TF(i,:)=abs(fft(xw,nfft))2/nfft;

end

subplot(2,2,3)

fnew=fs(0:nfft/2)/nfft;

tnew=(1:Tn)L/fs;

[F,T]=meshgrid(fnew,tnew);

mesh(F,T,TF(:,1:nfft/2+1))

ylabel('Time','FontSize',14,'FontWeight','bold');

xlim([0 50])

subplot(2,2,4)

contour(F,T,TF(:,1:nfft/2+1))

ylabel('Time','FontSize',14,'FontWeight','bold');

title('时频图','FontSize',14,'FontWeight','bold');

在风险决策中人们总是遵循理性原则对吗

人们在进行决策时应该完全遵循理性原则和不变性原则，根据利益化原则做出决策（Edwards, 1954），这是一种只看到经济利益而没有考虑到人的心理感受的观点。Kahneman和Tvershy通过“疾病问题”发现了“框架效应”（frame effect），即面对#include "reg51.h"相同绩效的x=sin(2pi10t)+sin(2pi25t);不同表征形式，决策者会产生不同的风险偏好选择，甚至做出相反的选择。

如何使用旋转编码开关

title('三维图','FontSize',14,'FontWeight','bold');

具有左转,右转,按下三个功能。4、5 脚是中间按下去的开关接线 1 2 3 脚 一般是中间2

脚接地，1、if(st) //如果st 为1 执行下面的步骤3 脚上拉电阻后，当左转、右转旋纽时，在1、3 脚就有脉冲信号输出了。

着这是标准资料：

在单片机编程时，左转和右转的判别是难点,用示波器观察这种开关左转和右转时两个输出

脚的信号有个相位，见下图：

出1 为高电平,输出2 出现一个低电平,这时就一定是逆时针方向旋转.

旋转或是右旋转了。

还有另外一种3 脚的，除了不带按钮开关外，和上面是一样的使用。

参考：

#define uint unsigned int

it CodingsWitch_A=P1_1;

it CodingsWitch_B=P1_2;

{static Uchar Aold,Bold; //定义了两个变量用来储蓄上一次调用此方法是编码开关两引

static Uchar st; //定义了一个变量用来储蓄以前是否出现了两个引脚都为高电

平的状态

uint tmp = 0;

if(CodingsWitch_A&&CodingsWitch_B)

st = 1; //

{if(CodingsWitch_A==0&&CodingsWitch_B==0) //如果当前编码开关的两个引脚

都为底电平执行下面的步骤

{if(Bold) //为高说明编码开关在向加大的方向转

tmp++; //

}if(Aold) //为高说明编码开关在向减小的方向转

tmp--; //设返回值

}}

Bold = CodingsWitch_B; //储

return tmp; //

}//