$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Изучение сложных вычислительных систем способствует сетевые карты, такие как схемы. Такое отображение Особенно информативны при изучении мозга, а функциональная роль, которую выполняет области мозга может быть в значительной степени определяется ее связями с другими областями мозга. В этом докладе мы описываем новый, неинвазивный подход, касающиеся структуры и функционирования мозга использованием магнитно-резонансной томографии (МРТ). Этот подход, сочетание структурного построения дальней волоконно-оптических соединений и функциональных данных изображений, показано в двух различных когнитивных областей, зрительного внимания и восприятия лица. Структурные изображений осуществляется с помощью диффузно-взвешенной визуализации (DWI) и волоконно трактография, которые отслеживают диффузии молекул воды вдоль белом веществе волокна путей в головном мозге (рис. 1). По визуализации этих волокон путей, мы можем исследовать дальний соединительной архитектуре мозга. Результаты сравнения FavoraБлай с одним из наиболее широко используемых методов в DWI, тензор диффузии томографии (DTI). DTI не в состоянии решить сложные конфигурации волокна путей, ограничивая его полезность для построения подробных, анатомически обоснованных моделей функции мозга. В отличие от наших анализов воспроизводят известные нейроанатомию с точностью и аккуратностью. Это преимущество Отчасти это связано с процедурами сбора данных: в то время как многие DTI протоколов мере диффузии в небольшом количестве направлений (например, 6 или 12), мы используем диффузии спектр томографию (DSI) 1, 2 протокол, который оценивает диффузии в 257 направлениях и в диапазоне напряженности магнитного градиента. Кроме того, DSI данные позволяют нам использовать более сложные методы для восстановления полученных данных. В двух экспериментах (зрительного внимания и восприятия лица), трактография показывает, что совместное активных областей человеческого мозга анатомически связана с поддержкой существующих гипотез, которые они образуют функциональные сети. DWI позволяет нам создавать "схемы диAgram "и воспроизвести его на индивидуальной основе субъект, с целью мониторинга задач соответствующих активность мозга в сетях интерес.