近日，我院王延江教授团队在人脑功能网络连接建模研究领域取得新进展，相关研究论文《Accurately Modeling the Resting Brain Functional Correlations Using Wave Equation with Spatiotemporal Varying Hypergraph Laplacian》 (基于时空变化超图Laplacian和波动方程的静息态人脑功能连接建模)在医学成像领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Medical Imaging (简写IEEE TMI)上发表（在线）。王延江教授为第一作者和通讯作者，我院2019级博士研究生马吉超为第二作者，中国石油大学（华东）为第一署名单位。
揭示大脑功能网络连接（FC）是如何由其结构网络连接（SC）产生的是神经科学研究领域的一个非常重要的科学问题，对理解脑认知机制以及脑疾病发生机理至关重要，其详细机理至今没有被发现。自功能核磁共振和扩散脑成像技术出现以来，研究人员开始利用脑功能和结构成像数据进行计算建模来探索这一奥秘，其中基于复杂网络理论和图论的脑网络分析是目前国际上最常用的建模方法之一。然而由于大脑结构网络的图表示不能直接描述解剖结构中不相连的脑区，因此目前的方法只能模拟部分脑功能，而且，这些方法通常认为大脑结构是相对不变的，忽略了其动态特性，因此无法模拟脑功能连接中的负相关，而这对脑认知机制的理解至关重要。
针对上述问题，该研究基于高阶超图和Laplacian理论提出了一种时空变化的超图Laplacian扩散模型（STV-HGLD）来描述静息态下人脑神经活动信号的传播。该模型基于神经元时序依赖突触可塑性（STDP）理论将人脑结构网络的超图Laplacian表示嵌入到波动方程中，并给出了该波动方程的解析解。理论结果表明，大脑皮层脑区之间的动态耦合是以一种高斯波的形式传播，其谐波由大脑结构高阶超图Laplacian的本征函数产生，而波动频率由大脑结构连接Laplacian的本征值决定。该发现在四个具有不同分辨率的脑连接数据库上进行了实验验证，结果表明所提模型可以精确的对静息态下大脑功能网络连接进行预测，所预测的脑功能连接和实测的脑功能连接之间的Pearson相关系数在四个数据库中都达到了0.8以上。
审稿专家对该成果都给予了高度评价，认为该研究成果有突出的创新性，为理解大脑功能的形成机制提供了一种新的视角。
IEEE TMI是国际公认的医学成像领域的TOP期刊，在全球60种医学成像(Radiological and Ultrasound Technology)SCI收录期刊中排名第1 (TOP1)；全球747种计算机科学及交叉学科应用(Computer Science Applications)SCI收录期刊中排名第9 (TOP9)。IEEE TMI 2021年影响因子为11.037，这是我校首次在该期刊上发表论文。
王延江教授研究团队，近几年致力于将智能信息处理与认知科学、神经科学和脑科学相结合探索人脑结构、功能和认知，经过多年研究，以第一作者或通讯作者在Communications Biology、Human Brain Mapping、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica等国内外重要期刊发表多项相关研究成果，为我校控制科学与工程学科在脑科学领域开辟了一个新的研究方向。
全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9849026
作者：李芳 单宝来
控制科学与工程学院 科技处
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