慢性耳鸣患者脑功能网络拓扑特征的重组研究 学术背景介绍 耳鸣是一种在没有外部声源或内部听觉感知的情况下感知到声音的现象，全球患病率在11.9%到30.3%之间。耳鸣患者不仅会经历听觉症状，如听觉过敏和听力困难，还会出现心理症状，如焦虑、抑郁、失眠和注意力不集中。这些症状与耳鸣的严重程度密切相关。根据2014年发布的美国临床实践指南，耳鸣被分为近期发作的耳鸣（持续时间小于6个月）和持续性耳鸣（持续时间大于等于6个月）。近期发作和持续性耳鸣通常表现出不同的临床特征，如响度、频率和与耳鸣相关的情绪障碍的差异。然而，耳鸣慢性化的确切机制仍不清楚。 耳鸣的病理生理学复杂且多因素，涉及外周和中枢系统。最初认为耳鸣起源于外周听觉系统的异常神经活动，但最近的研究表明，耳鸣与广泛分布的脑网络中的异常神经活动有...

智能独立成分分析（SMART ICA）：提取准确的脑功能网络的创新方法 背景介绍 在脑科学研究中，功能网络（Functional Networks，FNs）通过探讨不同脑区之间的整合和互动关系，显示出极大的潜力来理解人类脑功能。功能磁共振成像（fMRI）是一种重要的工具，它通过观测脑活动时的血氧水平依赖信号变化，揭示了不同脑区间的功能连接。独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是一种常用的数据驱动方法，广泛应用于从fMRI数据中估算功能网络。然而，ICA方法在确定最佳模型阶数（即成分数量）时面临挑战，这导致了对功能网络估算结果的可靠性产生质疑。因此，开发可靠的脑功能网络分析方法对于最大化研究结果的稳健性和普适性尤为重要。本文提出了一种名为智能独立...

基于改进的集合经验模态分解的脑功能网络用于焦虑分析和检测 学术背景及研究目的 随着现代生活压力的增加，焦虑症（Anxiety）作为一种常见神经系统疾病，正日益成为全球公共卫生领域亟待解决的问题。焦虑症不仅表现在精神障碍上，还涉及注意力、记忆和学习等认知过程的异常表现。COVID-19疫情的爆发进一步增加了焦虑症的患病率。据统计，焦虑症在12个月内的发病率为男性4.80%，女性5.20%。然而，焦虑的病因至今尚未明确，且自愈的概率较低。这些复杂性和不确定性使得早期检测和干预变得尤为重要。然而，传统的焦虑检测方法依赖于面对面访谈和自我评估，不仅费时费力，还受到医生专业经验和患者自我评估的主观因素影响。因此，有必要探索一种客观且准确的焦虑分析和检测方法。 在众多生理信号中，脑电图（EEG）因其高时...