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CaSCN分析揭示大脑结构变化的“多米诺骨牌效应”!脑海科技多模态脑影像云平台一键解析脑区间的因果传导链,让顶刊发现触手可及!

发布:2025-05-31    浏览:14 次

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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GCAGranger Causality Analysis,格兰杰因果分析)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 DTIVBA、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


对脑海科技多模态脑影像云平台感兴趣?可以电话联系樊老师:19906719439(微信同号)了解产品相关、预约产品演示~
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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。

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