大脑功能连接在自闭症患者识别中的应用
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自闭症作为一种发育型障碍疾病，影响了广泛的人群。功能磁共振成像技术的发展为自闭症的诊断提供了一种有力的工具。传统单变量统计分析方法对自闭症患者进行功能磁共振成像研究已经取得了一定的进展，但基于数据驱动的多模态分析方法能够捕获更多的细微而有意义的信息。结合模式分类和功能磁共振成像技术分析了自闭症患者和正常人的全脑功能连接，发现了在自闭症患者静息状态下全脑的功能连接异常，并概括了异常连接的特定类型，这可能帮助人们理解自闭症的病理生理学机理。
自闭症功能连接大脑分类功能磁共振成像0引言
自闭症，又名孤独症或孤独性障碍，是发育型障碍的代表性疾病。患有孤独症的儿童一般都缺乏和他人情感的交流和接触，有重复性、怪异性的行为，并且语言显著异常或者经常缄默。一直以来，人们研究着自闭症的病理学以及病因，逐步意识到自闭症是由于一定的遗传因素的作用下，又受到外界多种环境因素的影响刺激而导致的中枢神经发育障碍的一类疾病。在这种认识的基础上，研究者开展了多方面的研究，从分子遗传、神经化学、神经解剖以及功能影像多角度多手段地进行。近年来，神经影像学技术的快速发展，为探索自闭症的致病机理提供了有力的手段。
大量的科学研究发现，自闭症患者出现了广泛的大脑网络异常，主要集中在一些特定的脑区或者局部脑网络：语言区，工作记忆区，运动机能区，思维区，执行机能区，视觉注意区，缺省模式网络，回应区和面孔的感知区等。虽然利用各种技术通过网络连接组研究自闭症已经取得了有效的成果，但是至今没有一个系统的框架来描述自闭症患者异常连接的分布。不清楚这些异常连接的长度和强度，也不清楚在什么年龄引起了这些障碍，是否与自闭症患者的异质性功能缺陷相关。
单个受试者的功能连接测量在什么样的程度上帮助临床诊断仍然不清楚。虽然以前的研究的可重复性有限，但是我们确实可以从很短的血氧水平依赖信号中获得丰富的临床诊断信息，正如受试者的脑成熟度和进行痴呆的分类。在本研究中，我们借助于一种数据驱动的方法分析自病症儿童患者和正常儿童的功能磁共振成像数据的全脑功能连接差异，通过这些差异连接来区分患者和正常人，以确定能够提供诊断信息的生物指标...
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