脑网络组学基础与应用
课程编码：180206081104P3002H
英文名称：Brainnetome: Theory, Methods and Applications
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：蒋田仔等
教学目的要求
脑是复杂的信息处理系统，人工智能的发展离不开对脑的认识和理解。近几十年的研究发现，脑内复杂的网络连接与组织方式对人脑功能起着关键的作用。发展精确和有效的脑网络计算理论与方法，并在此基础上阐明脑网络的结构和功能组织规则、信息处理规律、调控机制，以及研究类脑计算的基本方法，已经成为信息科学、脑科学、临床医学等学科的共同科学前沿。在这样的背景下，产生了脑网络组学（Brainnetome）。本课程力图在一个学期的课程中向学生普及和介绍脑网络组学研究的基本概念、基本方法和主要研究进展，培养学生具有开展脑网络研究的基本能力。
预修课程
无
大纲内容
第一章 脑网络组学导论 3学时 蒋田仔
第1节 脑结构和功能及其进化与发育
第2节 脑网络组学定义及内容
第3节 脑网络组学需要的脑成像技术
第4节 脑网络组学对相关学科的作用
第二章 神经解剖学与脑图谱绘制 3学时 樊令仲
第1节 神经解剖学简介
第2节 人类脑图谱发展历程
第3节 脑图谱绘制技术介绍
第4节 跨尺度脑图谱：从啮齿类到灵长类
第三章 脑网络组图谱绘制与应用 3学时 樊令仲
第1节 新一代人类脑图谱：脑网络组图谱
第2节 人类脑网络组图谱应用研究
第3节 人类脑网络组图谱的未来展望
第四章 脑网络组学理论与方法 3学时 蒋田仔
第1节 脑网络特征的基本度量
第2节 脑网络组研究的技术和方法
第3节 基于磁共振影像的脑网络组研究方法
第五章 脑网络组学前沿讲座 3学时 蒋田仔
第1节 脑网络组学最新前沿报告会（国内外专家学术报告）
第六章 图信号处理与脑网络组 3学时 蒋田仔
第1节 图信号处理
第2节 图卷积网络
第3节 图信号处理与脑网络组
第七章 重要脑功能及脑疾病的脑网络组表征 3学时 樊令仲
第1节 重要脑疾病的临床现状与困境
第2节 脑疾病影像学研究方法与进展
第3节 重要脑疾病的脑网络组异常特点
第4节 挑战及新的研究方向
第八章 脑网络组的遗传学基础 3学时 樊令仲
第1节 脑网络组的遗传机制简介
第2节 脑网络的遗传度与遗传相关性估计方法
第3节 疾病遗传风险与脑网络的关联研究策略
第九章 基于脑网络组的认知功能预测 3学时 蒋田仔
第1节 认知功能及脑网络的基本概念
第2节 基于脑活动或连接进行个体内脑功能的预测流程及方法
第3节 基于脑活动或连接进行个体间认知功能的预测流程及方法
第4节 挑战及新的研究方向
第十章 脑网络调控与脑机融合 3学时 蒋田仔
第1节 脑网络调控技术
第2节 神经信息解码与脑机接口
第十一章 脑网络建模、仿真与类脑计算 3学时 蒋田仔
第1节 神经元模型
第2节 网络动力学模型
第3节 脑网络动态活动
第4节 脑功能模块化与类脑计算
第十二章 课程研究报告研讨 7学时 蒋田仔
第1节 课程研究报告研讨
参考书
课程教师信息
首席教授蒋田仔研究员，博士生导师，1997年6月至2003年6月曾在澳大利亚新南威尔士大学数学学院、德国马普人类认知与脑科学研究所、英国女王大学计算机学院和美国休斯顿大学计算机学院等单位工作五年。jiangtz@nlpr.ia.ac.cn
主讲教师樊令仲研究员，是国科大岗位教师，博士生导师。研究方向：脑图谱构建及应用，医学图像处理。目前主要的研究方向是绘制面向脑科学与脑疾病研究的新一代人类脑图谱(脑网络组图谱)，并建立其应用范式，完成了一系列高质量的研究工作，在本专业高水平学术期刊，包括eLife, Cerebral Cortex，Journal of Neuroscience，Neuroimage，Human Brain Mapping等杂志上，以通讯及共同通讯作者发表论文4篇、第一作者(共同第一作者)发表论文14篇，其他作者发表SCI论文40篇。主要研究论文被Science、Nature Medicine、Nature Reviews Neuroscience等国际一流杂志多次正面引用，主要发现和结论获得包括澳洲科学院院士G. Paxinos教授、英国皇家学会院士R. E. Passingham教授等国际权威专家的正面评述，以及德国Juelich研究所K. Amunts教授、美国Allen脑研究所Ed.S. Lein教授领衔的国际顶级脑图谱绘制研究团队的多次引证。人类脑网络组图谱的成功绘制入选了两院院士评选的“2016年中国十大科技进展新闻”，并入选了“2016年中国十大医学进展”，并作为基础类研究方面取得的重大突破入选“中国科学院2016年度重大科技成果”。2018年，人类脑网络组图谱作为面向世界科技前沿的15项成果之一，入选了“中国科学院改革开放四十年40项标志性科技成果”。鉴于在人类脑网络组图谱研究方向取得的贡献, 申请人也于2017年入选了中国科学院青年促进会培养计划，并荣获了第三届“中国青年解剖科学家奖”等荣誉。2018年获得了“中国图象图形学会科学技术奖二等奖(排名第2)” ，以及“李继硕教授青年优秀论文一等奖”。2021年，作为核心骨干参与的“脑网络组图谱绘制和验证及其应用研究”成果获得了“北京市自然科学奖一等奖”(排名第3)。人类脑网络组图谱对脑科学研究具有重要的科学价值，将为理解脑疾病发生发展机理提供全新的研究工具，具有重大的科学意义和应用价值。