研究背景和研究目的 随着神经科学领域的不断发展，识别与功能网络相关的间接观察过程成为了一个重要的研究方向。研究人员试图通过电生理信号（如脑电图EEG和脑磁图MEG）来估计这些功能网络的活动。然而，这一过程通常涉及逆问题，即从观测数据推断潜在的脑活动，这给研究带来了巨大的挑战。 在这篇文章中，作者们针对这一挑战提出了新的方法。他们指出，传统方法在估计功能连接性时存在显著误差，主要是由于功能网络模型的误配。这些误差在很大程度上影响了功能连接性的准确性，从而限制了我们对脑功能的理解。为了解决这一问题，作者们引入了一种基于贝叶斯理论的隐藏高斯图谱模型（Hidden Gaussian Graphical Spectral, HiGGS），以更准确地识别脑的振荡网络。 研究来源 本文由Deirel Pa...

轻度认知障碍中的功能性连接变化：M/EEG研究的荟萃分析 背景与目的 阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）是一种以记忆丧失和认知功能障碍为特征的神经退行性疾病。AD是老年人认知障碍的最主要原因，约占全球病例的60%至80%。随着年龄的增长，阿尔茨海默病的患病率显著增加，65岁到74岁人群中患病率为3%，75岁到84岁人群为17%，而85岁及以上人群则达到32%。因此，阿尔茨海默病已成为全球公共健康的重大问题，对卫生系统和社会成本产生了巨大影响。 AD的神经病理学变化包括胞外的β-淀粉样蛋白（Aβ）堆积和过度磷酸化的tau蛋白（p-tau）引起的神经纤维缠结，这些变化导致神经元死亡，并最终引起脑萎缩和突触功能障碍。最早的病变在内嗅皮层和海马区开始，随着疾病的进展，逐渐...