Wiki终于可以访问了

师弟一直在说Wiki可以访问了，自己都不敢相信，以为只是因为Wiki暂时改变了IP，才会短暂看得到。不过过了这么久还可以访问，而且网络上也在广泛流传着Wiki可以访问的消息，估计这次是真的可以访问了吧。随便转了一下，有些东西还真是不错的，比如关于SPM的部分
http://en.wikibooks.org/wiki/SPM

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如何画出漂亮的图

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    题目其实是个标题党。我一直都在尝试各种方法把paper中图片做的更漂亮，但效果总是不理想。而读paper时经常能看到让人眼前一亮的图。比如最近Journal of neuroscience一篇关于视觉系统 随机共振 的研究。     所谓随机共振，就是当一个非线性系统在加入少量噪声时的工作效果要比完全没有噪声时好。人的神经系统就是个典型的非线性系统。上图是原文中的一个figure。要注意的是最上面的原始图像两个斜杠之间的细节。斜杠中的斜杠是阈下的，通常很难被知觉到，但如果加入适当的噪声，就可以清晰地看到斜杠中间的细节 (中图)。     初看到这幅图，我的感觉这是对随机共振效应的最好的演示。因为之前对随机共振的介绍都是理论或者语言描述，从来没有给过这样直观的演示。但说实话，很难看出如何只加入噪声就可以把第一幅图像变成第二幅图像的样子。我自己用MATLAB对原始图像加随机噪声，完全得不到这种效果。当然我自己的图像处理水平有限，电脑显示器也比较低级。不知道哪位高手可以实现。OR, 这其实只是个示意图？ Schwarzkopf, D., Silvanto, J., & Rees, G. (2011). Stochastic Resonance Effects Reveal the Neural Mechanisms of Transcranial Magnetic Stimulation Journal of Neuroscience, 31 (9), 3143-3147 DOI: 10.1523/JNEUROSCI.4863-10.2011
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BOLD信号中噪声

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目前最流行的脑成像技术是基于血氧水平依赖 (BOLD)信号的功能磁共振成像 (fMRI)。BOLD由Ogawa于上世纪90年代提出，由于其安全无放射性，迅速成为了研究人类正常大脑功能的主流方法。BOLD方法最大的问题是它并不是直接测量神经活动，而是间接通过测量局部血氧水平来反映神经活动。简单来说，一个区域的神经元活动会消耗能量及血氧，导致局部血氧水平的短暂降低。随后大脑供血机制会使这个区域的血流量和血容积增加。随着新鲜血液的到来，局部的血氧水平反而会超过神经活动之前的水平，这就是血液的过补偿。而BOLD信号实际上测量的就是血氧的相对水平。因此，再从神经活动到BOLD信号的复杂链条中，氧代谢、血流/血容积的变化都会对观测到的fMRI“激活”产生影响。 最大的影响其实来自大血管。通常希望fMRI激活的结果反映的是灰质内局部毛细血管的BOLD变化，但显然大血管的血流量更大，BOLD效应也更强。往往很小的激活或者噪声都会被大血管放大，同时统计得到的激活区域也会向大血管偏移。这些都是做fMRI实验不想看到的。 血管图像来自 BrainWeb 大血管的分布如何？上面这幅图也许会让人印象深刻，因为很多富含血管的区域也是脑成像研究的热门区域，比如前扣带回、脑岛和小脑。几年前Annals of improbable research有一篇 文章 发现，报告扣带回激活的文章已经超过报告运动皮层的文章，而且与扣带回相关的认知功能也越来越无所不包。另外一个区域脑岛也在慢慢成为社会认知神经科学研究的热门区域。但这些区域都易受大血管的影响，使得激活结果值得怀疑。 不仅受大血管影响，大脑灰质不同区域的血氧响应强度也不相同。有一些区域的血氧响应很弱，这使得fMRI的激活效果也变差，比如前颞叶、海马等区域。而血氧响应的影响主要是在进行被试间比较时。比如用fMRI对比老年人和青年人在完成某一认知活动的激活差异。得到的差异可能是由神经活动的差异造成，也可能仅仅是由于老年人的血氧响应功能减弱而造成的。因此在做fMRI实验，特别是进行组间比较时，对fMRI激活图像的校正就变得十分必要。 前面说过，BOLD信号实际上来源于神经活动造成耗氧后的血氧补偿。那如果不改变神经活动，只让被试吸入二氧化碳，同样可以模拟大脑局部区域缺氧后的血氧补偿响应。通过测量吸入二氧化碳后BOLD信号的变化，就可以
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两个DTI研究

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现在DTI的研究越来越火了，而且总看到牛文章出来。听说很多实验室在做fMRI实验的时候都会扫描DTI像，即使暂时用不着，以后也会派上用场的。 弥散张量成像 (diffusion tensor imaging, DTI)是一种可以无损伤检测大脑解剖连通性的技术。它测量的是水分子的弥散方向。水分子在一般的脑组织中的运动是没有方向性的，而在脑白质纤维束中的弥散具有很强的方向性。因此通过数学方法就可以重构水分子的弥散轨迹，也就是脑白质纤维的轨迹。因为大脑皮层的各个脑区是由白质纤维束相连的，因此用DTI就可以研究大脑皮层个区域之间连接。目前的脑成像研究不止关注那一脑区负责某一个功能，还关注这些脑区之间的功能整合。因此DTI也成为目前非常流行而且有前途的脑成像技术之一。 最近Nature Neuroscience上的两篇DTI的文章都很有意思。一篇文章研究了先天面孔失认症 (Thomas et al. 2008)。这种病人视觉和智力都是正常的，但是却对识别人脸有困难。以前的研究发现这类病人在加工面孔时与面孔加工相关的脑区——比如梭状回面孔区 (FFA)和颞叶额叶的某些区域——都与正常人没有差别。因此这篇文章的作者采用DTI技术来看这些面孔加工区域之间的硬件联系是否发生了损坏。研究主要关注连接梭状回到前颞叶区的下纵束 (inferior longitudinal fasciculus, ILF)，和连接梭状回到额叶的下额枕束 (inferior frontal occipital fasciculus, IFOF)。结果发现先天面孔失认症患者与正常控制组相比两个白质束都存在损伤。而且白质束的大小与各向异性程度也与被试完成面孔识别任务的表现显著相关。这篇文章是一个很好的例子，清晰的显示了两个脑区的活动都没有损伤而脑区间的联系受到了损伤后，产生了面孔识别的认知功能的受损。 (图片来自Thomas et al., 2008) 原文: Thomas C, Avidan G, Humphreys K, Jung K, Gao F, Berhrmann M (2008). Reduced structural connectivity in ventral visual cortex in congenital prosopagnosia. Nature Neuroscience do
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