内容来源：OpenScience
使用基于激活的脑网络构建技术整合fMRI研究间不一致的结果
作为探索人脑认知功能脑机制的最重要手段之一，任务态功能磁共振影像研究饱受 “可重复性危机”的困扰。本期报告我们邀请了北京师范大学的彭少灵同学，分享他们发表在Nature Human Behavior上的最新研究工作，介绍他们提出的一种基于大样本正常人静息态功能连接组的Activation Network Mapping（ANM）新方法，用于精准定位人脑面孔情绪加工的功能网络。
题目：使用基于激活的脑网络构建技术整合fMRI研究间不一致的结果(Activation network mapping for integration of heterogeneous fMRI findings)
报告语言：中文
分享嘉宾：彭少灵 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室
彭少灵目前是北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室在读博士生，导师为龚高浪教授。博士期间的主要研究领域为脑影像元分析，发展正常人认知加工脑网络的定位技术，基于脑网络的正常人认知功能的个体差异及行为预测。
摘要
作为探索人脑认知功能脑机制的最重要手段之一，任务态功能磁共振影像研究饱受 “可重复性危机”的困扰。但以往针对“可重复性”的定义主要是考虑相同的大脑区域是否被激活，并未考虑脑区之间的连接和网络。作者认为以往task fMRI研究中观察到的离散激活脑区的低可重复性，站在连接和网络的角度来看，可能是具备高可重复性的。
为了验证上述假设，本研究以面孔情绪加工为研究对象，系统分析了以往相关task fMRI研究的功能激活结果。特别的，本文提出了一种基于大样本正常人静息态功能连接组的Activation Network Mapping（ ANM）新方法，用于精准定位人脑面孔情绪加工的功能网络。结果表明，同一情绪类别中，不同研究间不一致的激活脑区处于共同的脑网络中。进一步的有效性分析表明，基于ANM定位的脑网络和面孔情绪加工有关的经颅磁刺激（TMS）、脑形态学（VBM）和脑损伤（lesion）研究的结果具有一致性。为了验证ANM方法的可推广性，本研究进一步利用ANM方法定位了“自省”（rumination）相关的认知加工功能网络。
ANM可以被当作是一种基于网络的元分析技术。本研究结果表明，和已有的ALE元分析技术相比，ANM能更好地定位正常人认知加工的脑机制。ANM作为一种新的基于激活的认知加工脑网络定位技术，其应用前景非常广阔。
时间
- 北京时间[GMT+8] 7月23日(周六) 20:30~21:30
- 欧洲中部时间[CET] 7月23日(周六) 14:30~15:30
- 美国东部时间[EST] 7月23日(周六) 08:30~09:30
Meeting ID: 9139 4010 836
报告流程：报告45分钟，讨论15分钟
主持人：王鑫迪 北京慧脑云
其它：本次线上报告录屏会在结束后上传于B站: COSN_live https://space.bilibili.com/252509184
组织团队(按名字首字母倒序排列)
COSN 学术策划小组
张晗(博士), A*STAR, Singapore
张磊 (博士), University of Vienna, Austria
楊毓芳(博士), Freie Universität Berlin, Germany
杨金骉, MPI Psycholinguistics, the Netherlands
徐婷(博士), Child Mind Institute, USA
肖钦予, University of Vienna, Austria
王鑫迪(博士), 北京慧脑云
王庆(博士), Montreal Neurological Institute, Canada
金淑娴, Vrije Universiteit Amsterdam, the Netherlands
金海洋(博士), New York University Abu Dhabi, UAE
胡传鹏(博士), 南京师范大学
葛鉴桥 (博士), 北京大学
高梦宇(博士), 北京师范大学
耿海洋(博士), 天桥脑科学研究院
陈妍秀(博士), 中科院心理所
陈骥(博士), 浙江大学
曹淼(博士)，北京大学
neurochat团队
张文昊(UT Southwestern Medical Center, USA)
张洳源(上海交通大学)
张磊(University of Vienna, AUT)
应浩江(苏州大学)
徐婷(Child Mind Institute, USA)
王鑫迪(北京慧脑云)
滕相斌(MPI for Human Development, DEU)
鲁彬(中国科学院心理研究所)
孔祥祯(浙江大学)
胡传鹏(南京师范大学)
邸新(New Jersey Institute of Technology, USA)