静息态功能磁共振（rs-fMRI）数据分析服务-杭州脑海科技有限公司

为了帮助各位脑影像科研同仁更好的进行脑影数据的处理和分析，脑海科技推出脑影像数据分析服务，感兴趣的朋友可以添加微信willbebetter咨询详情。我们提供磁共振等数据处理服务，包括但不限于静息态功能磁共振分析、脑结构磁共振成像数据分析、磁共振弥散像数据分析，多模态磁共振数据分析，更全面和最新的高级分析服务详情请咨询微信。总之，您在文献中看到的磁共振有关的新方法，均可联系我们咨询相关服务，我们提供定制化算法和解决方案。

研究者结合多种神经影像技术进行多模态结合分析有助于提高图像检测结果和神经科学研究成果的可靠性和有效性，有助于增进对大脑功能与机制的深入理解，以及为神经疾病的诊断和治疗提供更加精准的指导，都有着重要的意义。在磁共振研究中常见的一些多模态结合分析包括：

rs-fMRI+sMRI

rs-fMRI可显示脑功能活动情况，而sMRI可显示脑的结构信息，如灰质、白质、脑回、脑沟等。结合这两种技术，可以实现功能与结构相互关联的研究，比如通过sMRI图像明确某个脑区形态特征或体积，再通过rs-fMRI图像查看该脑区与其他脑区功能关联情况，以进行精确检测和定位分析。

rs-fMRI和sMRI技术结合分析示意图(Hojjati et al., 2018)

rs-fMRI+DTI/dMRI

rs-fMRI可以检测脑功能活动的状况，DTI/dMRI可以精确测量神经纤维长度、径向扩散等参数。结合rs-fMRI和DTI/dMRI技术，可以更好地研究结构和功能的耦合关系，进一步理解脑的形态结构和功能之间的（生理和病理）关联。

rs-fMRI和DTI/dMRI结合分析示意图(Douw et al., 2015)

sMRI+DTI/dMRI

sMRI和DTI/dMRI技术可以从不同角度对人脑进行评估和测量，sMRI检测人脑的解剖结构，如灰质、白质、沟等；而DTI/dMRI检测人脑内的神经纤维和水分子扩散，两种技术结合使用可以更好地探究人脑的结构和功能。

sMRI和DTI/dMRI结合分析示意图(Galdi et al., 2019)

sMRI+Task-fMRI

sMRI提供高空间分辨率的结构信息，能够准确地定位脑区，而Task-fMRI则提供功能性信息，能够识别哪些脑区在某个任务中活跃。

sMRI和Task-fMRI结合分析示意图(Esteban et al., 2019)

rs-fMRI+sMRI+dMRI

rs-fMRI可以提供脑区之间的功能网络信息，sMRI可以提供结构信息，dMRI可以提供连接信息，通过结合这三种技术，可以增强研究人员的理解和诊断脑部疾病的能力，并提供更精确的治疗方案。

rs-fMRI和sMRI和dMRI结合分析示意图(Lundervold, 2010)

rs-fMRI+sMRI+PET+DTI

结合rs-fMRI、sMRI、PET和DTI这些脑影像技术可以从多个方面揭示大脑结构和功能的信息，可以捕捉到更丰富的信息，包括大脑的结构、功能、代谢和连接情况等；可以提高精度和可靠性，多种技术的综合使用可以减少误差和干扰，提高分析结果的可靠性；可以深入研究大脑疾病，由于不同技术可以揭示大脑不同层面的信息，结合使用这些技术可以更全面地研究和理解大脑疾病的机制；可以为个性化医疗提供支持，不同病人的大脑结构和功能有所不同，结合使用多种技术可以更准确地制定个性化的治疗方案。

rs-fMRI和sMRI和PET和DTI结合分析示意图(Gupta et al., 2020)

统计分析及校正

我们可以根据您的研究或者需求，或者根据您提供的参考文献内容，结合您的数据详情，为您进行数据分析方案评估、设计和定制，为您提供定制化的数据分析方法和解决方案。对于上述分析，我们可以根据数据详情和具体的研究需求提供单样本T检验、双样本T检验、配对样本T检验、单因素方差分析以及双因素方差分析等，并提供对应的多重比较校正(FWE、FDR、GRF、TFCE等），脑网络分析可以提供置换检验、参数检验，NBS校正等统计分析。

结果可视化

针对数据分析结果，我们可以提供数据分析流程图，统计结果脑区三线表，结果脑区轴位图、3D渲染视图B等，统计结果矩阵图、柱状图，散点图等。结果可视化分析服务包括但不仅限于以上可视化结果图的类型，您可以提供您的需求及类似的参考文献，我们提供定制化可视化图片服务。

定制化分析

我们可以根据您的研究或者需求，或者根据您提供的参考文献内容，结合您的数据详情，为您进行数据分析方案评估、设计和定制，为您提供定制化的数据分析方法和解决方案。

联系我们

脑海科技提供磁共振等数据处理服务，包括但不限于静息态功能磁共振分析、脑结构磁共振成像数据分析，磁共振弥散像数据分析,多模态磁共振数据分析，如果对以上数据服务感兴趣的朋友可以添加微信willbebetter咨询详情，想了解更全面和最新的高级分析服务的朋友也可以微信咨询。总之，您在文献中看到的磁共振有关的新方法，均可联系我们咨询相关服务，我们提供定制化算法和解决方案。

团队介绍

贾熙泽，杭州脑海科技首席执行官，常熟市第二人民医院磁共振脑成像研究中心副主任、特聘研究员，大连市友谊医院特聘教授，潍坊医学院附属医院特聘专家，佳木斯大学信息电子技术学院硕士生导师，兼任杭州师范大学附属医院认知与脑疾病研究中心副研究员。现任中国心理学会积极心理学专委会委员、浙江省数理医学学会放射学专委会委员和浙江省康复医学会神经调控专委会委员。具有计算机、心理学及神经科学交叉背景，擅长静息态磁共振方法学、基于脑影像的Meta分析，并师从任俊教授从事脑影像技术在积极心理学中的应用。目前主持国家自然科学青年基金项目，浙江省智能教育技术与应用重点实验室开放研究基金重点项目，入选杭州市青年科技人才培育工程项目，作为主要参与人参与8项国自然科学基金项目、1项科技部国家重大慢性非传染性疾病重点研发计划课题。师从臧玉峰教授，开发了RESTplus。目前合作发表SCI论文40余篇，以主要作者在Science Bulletin、The Journal of Headache and Pain及Journal of Affective Disorders等杂志发表文章20余篇（第一作者或通讯作者），文章被SCI杂志引用586 余次，i10-index=17。

杭州脑海科技有限公司于2021年组建了杭州脑海科技有限公司认知神经科学实验室，主要从事最新脑影像算法的复现、研发及在脑疾病中的应用。目前团队成员50余人，具有高度交叉背景，涵盖：计算机、统计学、心理学、临床医学以及英语等专业，每位成员受过系统化的科研培训，具有扎实的科研背景并专攻1-2个研究方向。2021年至今，团队成员以主要作者在Science Bulletin、 Human brain mapping、The Journal of Affective Disorders、The Journal of Headache and Pain等期刊发表SCI文章30余篇，其中的核心成员具有比较扎实的大脑功能信号相关的科研基础，担任多个杂志的编辑或审稿人，包括：IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、Human Brain Mapping、Cerebral Cortex、CNS Neuroscience & Therapeutics、Journal of Affective Disorders、Neuroimage: Clinical、Neuroimage: Report、Journal of Magnetic Resonance Imaging、European Child & Adolescent Psychiatry、Social Cognitive and Affective Neuroscience、Journal of Sleep Research、World Journal of Diabetes.、International Journal of Geriatric Psychiatry、Frontiers in Aging Neuroscience、Brain research、Neural Plasticity、Frontiers in Neuroscience、Scientific report、BMC Medical Imaging等20余个杂志。

参考文献

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Douw, L., DeSalvo, M.N., Tanaka, N., Cole, A.J., Liu, H., Reinsberger, C., Stufflebeam, S.M., 2015. Dissociated multimodal hubs and seizures in temporal lobe epilepsy. Ann Clin Transl Neurol 2, 338–352. https://doi.org/10.100/acn3.173

Esteban, O., Markiewicz, C.J., Blair, R.W., Moodie, C.A., Isik, A.I., Erramuzpe, A., Kent, J.D., Goncalves, M., DuPre, E., Snyder, M., Oya, H., Ghosh, S.S., Wright, J., Durnez, J., Poldrack, R.A., Gorgolewski, K.J., 2019. fMRIPrep: a robust preprocessing pipeline for functional MRI. Nat Methods 16, 111–116. https://doi.org/10.1038/s41592-018-0235-4

Galdi, P., Blesa, M., Stoye, D., Sullivan, G., Lamb, G., Quigley, A., Thrippleton, M., Bastin, M., Boardman, J., 2019. Neonatal morphometric similarity mapping for predicting brain age and characterizing neuroanatomic variation associated with preterm birth. https://doi.org/10.1101/569319

Gupta, Y., Kim, J.-I., Kim, B.C., Kwon, G.-R., 2020. Classification and Graphical Analysis of Alzheimer’s Disease and Its Prodromal Stage Using Multimodal Features From Structural, Diffusion, and Functional Neuroimaging Data and the APOE Genotype. Front. Aging Neurosci. 12, 238. https://doi.org/10.3389/fnagi.2020.00238

Hojjati, S.H., Ebrahimzadeh, A., Khazaee, A., Babajani-Feremi, A., 2018. Predicting conversion from MCI to AD by integrating rs-fMRI and structural MRI. Comput Biol Med 102, 30–39. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2018.09.004

Lundervold, A., 2010. On consciousness, resting state fMRI, and neurodynamics. Nonlinear Biomed Phys 4, S9. https://doi.org/10.1186/1753-4631-4-S1-S9

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