医学神经科学论文参考文献引用:脑图/算法的标注

医学神经科学论文中，参考文献引用涉及脑图与算法标注方面，脑图作为可视化工具，在呈现神经科学复杂概念、结构及关系上作用关键，其标注需准确反映脑区、神经通路等信息，算法标注则聚焦于神经科学数据处理、分析所用算法，清晰标注算法类型、参数等，有助于读者理解研究方法与结果，准确规范的脑图和算法标注，对提升论文质量、保障研究可重复性意义重大 。

经典脑图与算法标注相关研究

• Friston, K. J., Frith, C. D., Liddle, P. F., & Frackowiak, R. S. (1993). Functional connectivity: the principal-component analysis of large (PET) data sets.

  • 引用理由：这篇经典论文是功能连接分析领域的奠基之作，提出了利用主成分分析（PCA）处理大规模正电子发射断层扫描（PET）数据集的方法，为后续脑图中神经连接模式的标注和分析提供了重要的理论基础，在论文中若涉及基于PET数据的脑图构建以及神经连接模式标注的早期方法探讨，可引用此文献。
  • 引用格式示例：（Friston et al., 1993）

• Sporns, O., Tononi, G., & Kötter, R. (2005). The human connectome: A structural description of the human brain.

  • 引用理由：该研究首次提出了“人类连接组”（Human Connectome）的概念，旨在全面描述人类大脑的结构连接，它为脑图研究提供了宏观框架，对于理解大脑不同区域之间的物理连接以及后续在脑图中标注这些连接关系具有开创性意义，当论文聚焦于人类大脑结构连接的脑图标注时，此文献是重要的参考文献。
  • 引用格式示例：（Sporns et al., 2005）

基于不同成像技术的脑图与算法标注研究

• Van Essen, D. C., Ugurbil, K., Auerbach, E., Barch, D., Behrens, T. E., Bucholz, R., ... & Wu, C. W. (2012). The Human Connectome Project: a data acquisition perspective.

  • 引用理由：此文献详细介绍了人类连接组计划（Human Connectome Project, HCP）的数据采集方法，该计划利用高分辨率的功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）等技术获取大脑结构和功能数据，对于使用HCP数据构建脑图并进行算法标注的研究，这篇文献提供了数据来源和采集背景信息，有助于读者理解数据的可靠性和适用性。
  • 引用格式示例：（Van Essen et al., 2012）

• Yeo, B. T., Krienen, F. M., Sepulcre, J., Sabuncu, M. R., Lashkari, D., Hollinshead, M., ... & Buckner, R. L. (2011). The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity.

  • 引用理由：该研究基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据，通过算法分析确定了人类大脑皮层的功能网络组织，它为基于fMRI的脑图中功能区域的标注提供了重要依据，对于研究大脑功能分区以及不同功能区域之间的连接模式标注具有参考价值。
  • 引用格式示例：（Yeo et al., 2011）

脑图算法标注的新方法与进展

• Craddock, R. C., James, G. A., Holtzheimer, P. E., Hu, X. P., & Mayberg, H. S. (2012). A whole brain fMRI atlas generated via spatially constrained spectral clustering.

  • 引用理由：这篇论文提出了一种基于空间约束谱聚类算法生成全脑功能磁共振成像图谱的方法，该方法为脑图中功能区域的自动标注提供了新的算法思路，相比传统方法具有更高的准确性和效率，当论文介绍新的脑图功能区域标注算法时，可引用此文献作为对比或参考。
  • 引用格式示例：（Craddock et al., 2012）

• Glasser, M. F., Coalson, T. S., Robinson, E. C., Hacker, C. D., Harwell, J., Yacoub, E., ... & Van Essen, D. C. (2016). A multi-modal parcellation of human cerebral cortex.

  • 引用理由：该研究结合多种成像模式（如结构MRI、功能MRI和DTI）的数据，利用先进的算法对人类大脑皮层进行了精细的分区标注，它代表了当前脑图算法标注领域的较高水平，对于追求高精度脑图分区标注的研究具有重要的参考价值。
  • 引用格式示例：（Glasser et al., 2016）

特定脑区或神经疾病的脑图与算法标注研究

• Buckner, R. L., Andrews-Hanna, J. R., & Schacter, D. L. (2008). The brain's default network: anatomy, function, and relevance to disease.

  • 引用理由：此文献详细阐述了大脑默认网络（Default Network）的解剖结构、功能以及与疾病的关系，对于研究默认网络在脑图中的标注，以及该网络在不同神经疾病（如阿尔茨海默病）中的变化标注，这篇文献提供了全面的背景知识和研究基础。
  • 引用格式示例：（Buckner et al., 2008）

• Seeley, W. W., Crawford, R. K., Zhou, J., Miller, B. L., & Greicius, M. D. (2009). Neurodegenerative diseases target large-scale human brain networks.

  • 引用理由：该研究通过脑图分析发现神经退行性疾病主要影响大脑的大规模网络，它为在脑图中标注神经退行性疾病相关的神经连接变化提供了重要依据，对于理解疾病机制以及开发相应的诊断和治疗算法具有指导意义。
  • 引用格式示例：（Seeley et al., 2009）