数据导入
西门子、飞利浦、联影、GE…发布:2025-05-31 浏览:13 次
脑海科技实验室:专注于神经影像的开放学术平台,致力于分析脑科学领域的文献解读、学术传播与临床转化,推动脑科学研究。脑海科技自主研发的多模态脑影像一站式数据分析云平台,一键式分析700+算法(包括fMRI、T1、DTI、MRS、QSM、机器学习等),用户无需学习代码,几天就可以掌握脑影像数据分析。让医生专注临床,让学者深耕科学前沿。欢迎添加微信号19906719439(樊老师)咨询产品相关内容及预约产品演示。
什么是CaSCN分析? CaSCN(Causal Structural Covariance Network,因果结构协变网络)分析是一种用于分析脑结构变化因果关系的创新方法,通过结合GCA(Granger Causality Analysis,格兰杰因果分析)和SCN(Structural Covariance Network,结构协变网络),探究脑区之间灰质体积(Gray Matter Volume, GMV)变化的因果关系。其核心假设是:若一个脑区的GMV变化能够预测另一个脑区随后的GMV变化,则前者对后者具有因果影响。 (Chen et al., 2020) CaSCN分析技术核心 动态模拟病程:将被试的脑结构数据(如灰质体积)按病程或人口学信息排序,构建“伪时间序列”,从而推断脑结构变化的时序规律。 GCA分析:利用时间序列预测模型,选定关键脑区作为种子点,判断一个脑区的灰质体积变化是否会导致另一脑区的改变(正向或负向影响)。 网络化解读:生成全脑因果网络图,明确关键枢纽脑区,揭示疾病进展的神经机制。 (Yin et al., 2023) 一区顶刊都在用!CaSCN分析正在成为脑科学研究的"通关密码" 《Neurology》(2020, IF=8.4) 运用CaSCN方法,揭示了脊髓小脑共济失调3型(SCA3)患者灰质萎缩从小脑蚓部起始,沿小脑-新纹状体-皮层网络逐步扩展的时空演变规律。 《Neuropsychopharmacology》(2020, IF=6.6) 运用CaSCN方法,发现广泛性焦虑障碍患者的灰质萎缩始于膝下前扣带回(sgACC),并随病程进展逐步扩散至前额叶、岛叶等区域,揭示了sgACC与右侧岛叶相互促进的病理机制。 《Journal of Affective Disorders》(2021, IF=4.9) 运用CaSCN方法发现,网络游戏障碍(IGD)严重程度与默认模式网络(DMN)区域灰质体积增加相关,并揭示了DMN与视觉空间注意和奖赏加工区域间结构协变网络的异常连接模式。 为什么CaSCN分析通常很难? 数据处理复杂:要求对患者的疾病发展阶段进行严格分期,合并结构数据手动操作易出错。 算法门槛高:GCA分析涉及时间序列建模,需一定的计算机基础,开源工具箱实现难度大 多软件切换:数据处理需切换不同工具箱,过程耗时耗力。 脑海科技多模态脑影像云平台:快速搞定CaSCN分析,简化复杂流程更容易上手! 告别开源工具箱的繁琐操作和切换,我们的多模态脑影像数据分析云平台,提供简易式CaSCN分析: 一站式流程:从VBM预处理到因果网络生成,全程无需切换软件,杜绝操作失误 智能参数预设:基于多文献推荐经验参数,告别参数试错 硬件集群化管理:笔记本也能跑,支持集群化高性能硬件配置,可灵活分配不同运算节点的算力资源,可依托强大的服务器算力同时进行多个数据分析队列的同步运行! 为什么选择脑海科技多模态脑影像云平台? 我们不仅是最好的CaSCN分析工具,还是最全面的脑影像分析平台: 功能像 fMRI:ALFF/ReHo/功能连接,动态因果模型,内在时间尺度,隐马尔可夫模型等分析一键运行 结构像 T1:基于体素的形态学测量,皮层重建+皮质下分割,形态相似网络等分析一键运行 弥散像 DTI:VBA、TBSS、确定性/概率性纤维追踪等分析一键运行 磁共振波谱(MRS)、定量磁化率成像(QSM) 等序列一键分析 多模态融合:结构-功能脑网络耦合等技术,助力更深入的机制研究 限时福利 2025年5月31日前,添加微信号:18067956299(张老师),备注:CaSCN,关注脑海科技实验室公众号,并转发本篇文章至朋友圈,集赞28个,即可获得高分文章合集。 点击下方图片了解平台 点击下方图片了解数据库 点击下方链接了解平台更多算法:(1)基于Fixel分析太难?脑海科技多模态脑影像云平台一键解锁白质纤维束全分析流程!