数据导入
西门子、飞利浦、联影、GE…
预约产品演示
请完善以下信息，我们将联系您进行演示
发布：2025-06-03 浏览：21 次
脑海科技实验室：专注于神经影像的开放学术平台，致力于分析脑科学领域的文献解读、学术传播与临床转化，推动脑科学研究。脑海科技自主研发的多模态脑影像一站式数据分析云平台，一键式分析700+算法（包括fMRI、T1、DTI、MRS、QSM、机器学习等），用户无需学习代码，几天就可以掌握脑影像数据分析。让医生专注临床，让学者深耕科学前沿。欢迎添加微信号19906719439（樊老师）咨询产品相关内容及预约产品演示。
什么是动态因果模型（DCM）？ 动态因果模型（Dynamic Causal Modeling, DCM）是一种用于分析功能磁共振成像（fMRI）数据的统计方法，能揭示大脑区域之间的有效连接（effective connectivity）及其受实验任务或外部刺激的调制作用。 DCM的核心分析流程： 1. 定义网络：基于先验假设选择感兴趣脑区（ROIs） 2. 模型构建： （1）神经动力学模型：描述脑区间的动态相互作用（如双线性模型） （2）血液动力学模型：将神经活动转化为BOLD信号（如Balloon-Windkessel模型） 3. 参数估计：使用贝叶斯方法估计模型参数 4. 模型比较：通过贝叶斯模型选择（BMS）比较不同模型的证据（如自由能），选择最优解 5. 推断连接：根据最优模型参数判断连接强度及其任务调制 就像给大脑装上"监控器"： 谁在@？——精准捕捉脑区A对脑区B的“定向呼叫”（定向性） 悄悄话模式？——发现外部任务如何让某些脑区“加密通话”（动态调制效应） 已读不回？——识别抑郁症等疾病中的“信号中断”问题 （Zeidman et al., 2019） 科研界的“脑语翻译官”： 告别“猜猜看”：把脑区间模糊的相关性变成明确的因果关系 实验设计的“读心术”：知道你刺激的脑区究竟影响了谁 像查通话记录一样简单：自动生成“脑区社交图谱” （Friston et al., 2014） 高分文献力证：如何用DCM做出突破性成果？ 《Translational Psychiatry》(2022, IF=5.8) 通过计算动态因果模型（DCM），发现抑郁青少年在情绪面孔加工中存在前额叶-杏仁核神经环路的功能异常，导致对中性表情的识别效率下降。 《JOURNAL OF PSYCHIATRY & NEUROSCIENCE》(2024, IF=4.2) 通过动态因果模型（DCM）分析抑郁症患者的面孔加工系统，发现患者右侧杏仁核为中心的内在连接增强，同时右侧背外侧前额叶和梭状回的自连接减弱，揭示了抑郁症面孔情绪处理的双侧网络异常模式。 《Human Brain Mapping》(2017, IF=3.5) 通过fMRI和动态因果建模（DCM），揭示了心算过程中加法和减法依赖不同的神经环路。 什么DCM分析通常很难？ 技术门槛高：需SPM/MATLAB编程基础，参数调试耗时（如先验设置、收敛问题） 模型选择困难：需比较多种网络架构（如全连接vs稀疏连接），贝叶斯模型比较耗时易错 结果解读难：参数意义晦涩，非专家难以转化为论文结论 脑海科技多模态脑影像云平台：一键式DCM，解锁脑网络“因果密码”！ 告别参数的痛苦调试，我们的多模态脑影像数据分析云平台，提供简易式DCM分析： 自动化流程：从ROI提取→模型构建→参数估计→可视化，无需手动编码 智能推荐：内置文献常用DCM方法（告别瞎猜） 全流程覆盖：从分析到论文级结果图生成，形成完美闭环 硬件集群化管理：笔记本也能跑，支持集群化高性能硬件配置，可灵活分配不同运算节点的算力资源，可依托强大的服务器算力同时进行多个数据分析队列的同步运行！ 为什么选择脑海科技多模态脑影像云平台？ 我们不仅是最好的DCM分析工具，还是最全面的脑影像分析平台： 功能像 fMRI：ALFF/ReHo/功能连接，动态因果模型，内在时间尺度，隐马尔可夫模型等分析一键运行 结构像 T1：基于体素的形态学测量，皮层重建+皮质下分割，形态相似网络等分析一键运行 弥散像 DTI：VBA、TBSS、确定性/概率性纤维追踪等分析一键运行 磁共振波谱(MRS)、定量磁化率成像(QSM) 等序列一键分析 多模态融合：结构-功能脑网络耦合等技术，助力更深入的机制研究 限时福利 2025年5月31日前，添加微信号：18067956299（张老师），备注：DCM，关注脑海科技实验室公众号，并转发本篇文章至朋友圈，集赞28个，即可获得“DCM”高分文章合集。 点击下方图片了解平台 点击下方图片了解数据库 点击下方链接了解平台更多算法：（1）基于Fixel分析太难？脑海科技多模态脑影像云平台一键解锁白质纤维束全分析流程！