伟众创建“数据层（fMRI+fNIRS）- 分析框架（连接组学）- 工具（AI）”脑科学技术体系
发布日期：2025/9/13

    伟众创建的 “数据层（fMRI+fNIRS）- 分析框架（连接组学）- 工具（AI）” 脑科学技术体系，是融合多模态脑成像、全脑网络解析与智能算法的创新范式。其核心在于通过整合功能磁共振（fMRI）和近红外光谱（fNIRS）的互补数据，结合连接组学理论与 AI 技术，实现对脑功能网络的精准解析与临床转化。以下从技术架构、临床应用、创新突破及行业影响等方面展开分析：

    一、技术架构：多模态数据融合与全脑网络解析

    1. 数据层：fMRI 与 fNIRS 的协同互补

    fMRI 的高空间分辨率通过血氧水平依赖（BOLD）信号捕捉大脑皮层的功能激活，空间分辨率可达毫米级，适合定位特定任务（如语言、运动）的激活脑区。

    fNIRS 的高时间分辨率与便携性利用近红外光测量血氧变化，时间分辨率达毫秒级，且设备轻便、抗运动干扰，可在自然环境（如教室、家庭）中实时监测脑活动，尤其适用于儿童等特殊群体。

    数据融合策略通过空间约束（如利用 fMRI 结构像定位 fNIRS 探头位置）和时间相关（如同步分析 fMRI 的 BOLD 信号与 fNIRS 的血氧动态）实现多模态数据校准。

    例如，伟众在孤独症儿童康复中，通过 fNIRS 实时监测颞叶、额叶等区域的血氧变化，结合 fMRI 定位神经环路受损部位，构建动态脑功能图谱。

    2. 分析框架：连接组学的系统建模

    功能连接网络构建：基于脑图谱（如 DK atlas）划分脑区，计算 fMRI 和 fNIRS 信号的相关性，生成功能连接矩阵。例如，伟众通过 fNIRS 检测孤独症儿童默认网络、突显网络的连接强度，结合 fMRI 验证神经调控（如 rTMS）对脑网络的激活效果。

    网络属性量化：运用图论分析网络效率、模块化等全局特征，以及节点度、中心性等局部特征。例如，在孤独症康复中，伟众通过连接组学发现左侧颞顶枕联合区的连接异常，并针对性设计神经调控方案。

    3. 工具层：AI 驱动的智能解析

    特征降维与模式识别：利用稀疏学习、自编码器等 AI 算法从高维连接矩阵中提取关键特征。例如，伟众通过 AI 识别孤独症儿童脑网络中的 “异常连接标记”（如额叶 - 顶叶连接减弱），并与健康对照组对比，实现精准诊断。

    动态网络建模：结合循环神经网络（RNN）或图神经网络（GNN）捕捉脑网络的动态变化。例如，在神经退行性疾病研究中，AI 可解析 fNIRS 信号的毫秒级波动，预测脑功能连接的实时重组轨迹。

    个性化干预优化：基于 AI 模型生成的连接组特征，优化神经调控参数（如 rTMS 频率、针灸穴位）。伟众通过 AI 分析 fNIRS 数据，动态调整孤独症儿童的康复方案，80% 以上患者核心障碍显著改善。

    二、临床应用：从精准诊断到闭环干预

    1. 神经发育障碍的精准评估

    孤独症谱系障碍（ASD）：伟众通过 fNIRS 检测 ASD 儿童前额叶、颞叶的血氧异常，结合 fMRI 定位默认网络与突显网络的连接异常，利用 AI 构建诊断模型，准确率较传统行为评估提升 30%。

    言语语言障碍：通过 fNIRS 监测布洛卡区、韦尼克区的血氧动态，结合 fMRI 分析语言网络连接强度，AI 可预测儿童语言康复潜力，指导个性化训练方案。

    2. 神经调控技术的闭环优化

    rTMS 与 fNIRS 的闭环反馈：伟众在孤独症治疗中，通过 fNIRS 实时监测 rTMS 对右侧额叶背外侧的激活效果，AI 根据血氧变化自动调整刺激频率（如低频 1Hz 增强默认网络激活），形成 “评估 - 刺激 - 再评估” 的闭环干预。

    针灸疗效的量化验证：利用 fNIRS 分析针灸对前额叶、顶叶的血氧调节作用，结合 fMRI 连接组学评估脑网络重组，AI 可量化针灸对认知功能的改善程度，优化穴位选择与刺激强度。

    3. 认知功能的动态追踪

    学习能力评估：在全脑开发场景中，伟众通过 fNIRS 实时监测儿童数学脑、语文脑的激活差异，结合 fMRI 功能连接分析，AI 生成个性化学习方案（如针对空间认知优势儿童强化图形化教学）。

    衰老与退行性疾病预测：通过长期监测 fNIRS 血氧波动与 fMRI 连接组变化，AI 可早期识别轻度认知障碍（MCI）的脑网络衰退模式，预测阿尔茨海默病风险。

    三、技术突破与行业影响

    1. 方法学创新

    动态连接组学建模：伟众将 fNIRS 的实时血氧数据与 fMRI 的高空间分辨率结合，通过 AI 捕捉脑网络的动态重组（如任务切换时的网络重构），突破传统静态连接组学的局限。

    因果关系推断：借鉴南科大刘泉影团队的 ** 神经扰动推断（NPI）** 技术，通过 AI 模拟脑区扰动（如虚拟 rTMS 刺激），预测其他脑区的响应，从而推断脑区间的因果连接方向与强度。

    2. 临床转化价值

    缩短康复周期：伟众通过该技术体系，将孤独症儿童的平均康复周期从传统方法的 24 个月缩短至 12-18 个月，且 80% 以上患者核心症状显著改善。

    降低医疗成本：fNIRS 的便携性与 AI 的自动化分析，使基层医疗机构可开展脑功能评估，减少对大型 fMRI 设备的依赖，降低医疗资源消耗。

   3. 行业引领与国际验证

    国际技术对标：伟众的 “fNIRS+rtMS” 神经调控模式与国际专家 Joana Camprodon 的 “fMRI+rtMS” 研究结论高度一致，证实其科学性与前沿性。

    学术影响力：截至 2025 年，伟众已发表相关论文 30 余篇，其技术体系被纳入《近红外脑功能成像临床应用专家共识》，成为神经康复领域的推荐方案。

    四、挑战与未来方向

    1. 当前挑战

    数据异质性：不同设备、扫描参数导致的 fMRI 与 fNIRS 数据差异，可能影响 AI 模型的泛化性。例如，伟众需定期校准不同批次 fNIRS 探头的光学特性。

    可解释性瓶颈：深度学习模型的 “黑箱” 特性可能掩盖脑连接异常的病理机制。例如，AI 识别的孤独症脑网络特征需结合神经生物学理论进一步验证。

    样本量限制：罕见病（如 Rett 综合征）的小样本数据易导致 AI 模型过拟合。伟众通过联邦学习跨中心共享数据，已将样本量扩展至 3000 例以上。

    2. 未来方向

    多模态深度融合：整合 fMRI、fNIRS、EEG 及代谢组学数据，构建 “全维度脑健康档案”。例如，结合 fNIRS 的血氧动态与 fMRI 的代谢成像，解析神经血管耦合异常的分子机制。

    实时反馈干预：开发便携式 “fNIRS+AI” 设备，实现家庭场景下的闭环神经调控。例如，孤独症儿童可通过脑机接口（BCI）接收实时脑活动反馈，自主调节认知状态。

    跨学科协同创新：与材料科学合作研发柔性 fNIRS 探头，提升深部脑区（如海马）的信号捕捉能力；与计算机科学联合开发轻量化 AI 算法，实现移动端实时分析。

    总结

    伟众的 “数据层（fMRI+fNIRS）- 分析框架（连接组学）- 工具（AI）” 脑科学技术体系，通过多模态数据融合、全脑网络建模与智能算法解析，推动了脑科学研究从 “单模态静态分析” 向 “多模态动态干预” 的范式转变。其在孤独症、神经退行性疾病等领域的临床应用，不仅验证了技术的有效性，也为个性化脑健康管理提供了新路径。随着 AI 可解释性、多模态数据校准等技术的突破，该体系有望成为未来精准神经医学的核心支撑。