SPJ｜HDS 脑网络动态解码：多模态数据驱动的脑网络模型在解析大脑动力学与医学领域应用的突破与展望

主要观点总结

本文主要介绍了脑网络模型（BNMs）在神经科学和医学应用领域的发展。通过结合多模态神经影像数据和神经元集群的动力学模型，BNMs能够定量表征多种神经和精神疾病背后的大规模脑网络异常动态。本文系统性地回顾了BNMs在医学应用领域的全貌，包括其在癫痫、阿尔茨海默症、中风、脑肿瘤以及神经退行性疾病中的应用。同时，文章介绍了BNMs在探索大脑功能活动机制、临床诊断和治疗预测方面的潜力，并指出了该领域面临的挑战和未来可能的解决方案和方向。

关键观点总结

关键观点1: 脑网络模型（BNMs）在神经科学和医学应用领域的快速发展。

BNMs结合多模态神经影像数据和神经元集群的动力学模型，定量表征神经和精神疾病背后的大规模脑网络异常动态。

关键观点2: BNMs在医学应用领域的全貌回顾。

文章系统性地回顾了BNMs在癫痫、阿尔茨海默症、中风、脑肿瘤等神经退行性疾病中的应用，并展示了其在探索大脑功能活动机制、临床诊断和治疗预测方面的潜力。

关键观点3: BNMs在医学应用方面的挑战和未来的发展方向。

文章指出了BNMs在医学应用方面面临的挑战，如缺乏足够的被试特异性数据、模型优化质量较低等问题，并提出了多模态融合的建模策略、更精细的影像分割和更准确的纤维束造影技术等解决方案。同时，文章预测了BNMs在神经调控治疗大脑疾病方面的未来潜力，并讨论了未来的研究趋势。

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