人脑的非线性功能映射

神经影像领域已真正成为数据丰富的领域，能够从大量影像数据中提取有意义信息的新分析方法需求极高。那些可能适用于个体受试者层面、从而具有潜在临床应用价值的方法尤为引人关注。在本研究中，我们引入这样一种方法，称为非线性功能映射（NFM），并展示其在分析 IMAGEN 项目（一项包含纵向表型、行为、遗传和神经影像数据的欧洲青少年研究）中 242 名受试者子集静息态 fMRI 数据中的应用。NFM 采用受生物进化启发的技术，在不做线性或单变量假设的前提下，发现并数学表征 ROI（感兴趣区域）之间的相互作用。我们表明，所得相互作用关系的统计特征与近期独立工作一致，构成了初步的交叉验证。此外，NFM 生成的模型中非线性项无处不在，表明此处表征的某些相互作用无法通过标准线性分析方法发现。我们结合与成对相关程序（旨在作为功能映射的类似线性版本）的直接比较，讨论了一个此类非线性相互作用。我们发现另一个此类相互作用，提示饮酒与非饮酒青少年在脑功能上存在新区别：饮酒者中，与情绪、奖赏及如口渴等内感受过程相关的 ROI 耦合更紧密。最后，我们概述了该方法的诸多改进与扩展，以降低计算开销、补充图论分析等其他分析工具，并允许体素级 NFM 从而消除 ROI 选择的必要性。