芳和丁授予美国国家科学基金会资助,研究大脑动态

祝贺 博士。若谷芳,助理教授, 博士。明州丁, distinguished professor & J. Crayton Pruitt Family Professor, for their NSF Information Integration & Informatics award entitled, “III: Small: Modeling Multi-Level Connectivity of Brain Dynamics.”

方丁的建议集中在一个为期三年的研究计划,以表征和开发大脑动力学和相应的工具来显著加速从动态神经影像数据的数据驱动的发现了多层次的连接模式。这将通过接受(I)中的多峰数据脑和(ii)所述隐互补信息的独特的多尺度结构的连通性,在现有的动态神经影像框架来实现。

脑动力学是指血液流动的动力学通过脑动脉和静脉的网络。因为大脑容易受到血液供应的变化,脑动力学提供了多种神经系统疾病的至关重要的生物标志物。而大脑自然连接空间,时间,和整个模式,现有的努力显性集中在单一的体素,单模态,和单科“隔离”模式,导致显著失真和不稳定。然而,大脑自然连接,在结构和形态的水平:体素是在大脑中的空间 - 时间上相连的同一主题共享补充信息多模成像。因此,目前的孤立模型失效许多潜在的进步的理解,诊断和治疗神经和认知疾病,离开当前的计算机建模能力和脑动力学分析需求之间的临界间隙。

该项目旨在消除问三个从动神经科学问题,这种差距:1)什么是能坚持到大脑连接的底层结构脑动力学的代表性? 2)什么是可以用于表示多峰神经影像中的多种脑动态活动的互补映射? 3)什么是多中心的评价multicohort人口中的共同特征?

该模型将分层代表大脑动力学和表征大脑生理功能,目前的近似方法错过。项目的成功完成将有可能改变大脑动力学建模,使神经血管疾病,这将进一步使个性化神经科学进步的综合鉴定。