得益于功能磁共振成像（fMRI）的非侵入性，其对神经科学的发展特别是人脑的研究起到了非常重要的作用。由于每个个体的fMRI数据时间分辨率有限，信噪比较低，且采集时间较短（5-20分钟），因此很难得到可靠的、精确的个性化大脑功能图谱。所以，我们看到的绝大部分fMRI研究都是组分析的结果。虽然组分析的方法可以得到几十个、几百个甚至几千个个体的共同特征，并在统计分析的帮助下得到实验组和控制组的大脑功能差异，但每个个体的特性会很容易的被平均掉。
我们每个人都是独一无二的，通过采集大脑的结构像，我们可以看到个体之间的差异，但个体之间的大脑功能差异如何体现呢？
来自美国的科学家找到了一种得到个性化大脑功能图谱的方法。他们采集了10名受试者的fMRI数据，大脑结构数据和神经心理学测试的数据。其中，fMRI数据包含5个小时的静息态fMRI数据和6个小时的任务态fMRI数据；神经心理学测试包括智商测试和认知能力测试等。每名受试者的数据集内容如下：
通过分析数据长度对结果一致性的影响，研究者发现，数据采集的时间越长，分析结果的可靠性越高。
通过分析每个个体的大脑功能拓扑网络，研究者发现，十名受试者的脑功能网络有很高的一致性。从组分析的结果来看，所有受试者的功能网络都包括位于顶叶皮层中部、前额叶皮层中部和双侧角回的默认模式网络（DMN），以及位于前额叶皮层外侧、顶叶皮层外侧、前额叶皮层背中部和颞叶皮层外侧的额叶-顶叶网络（FPN）。
然而，一些个性化的网络特性并没有体现在组分析的结果中。比如，5名受试者的cingulo-oper-cular网络位于anterior inferior/middle前额回（下图中的紫色箭头位置），6名受试者的外侧视觉网络（lVis）位于外侧的顶叶（下图中的蓝黑色箭头位置），7名受试者的显著网络特征位于ventromedial前额叶皮层（下图中的黑色箭头位置），5名受试者的FPN特征位于中扣带回（下图中的黄色箭头位置）。
通过分析大脑网络中不同子网络之间的关系，研究者发现，在组分析中，额叶-顶叶网络和背侧注意网络都处于中心位置（下图中黄色箭头位置）。但每个个体的子网络之间并没有明显的中心特征。2名受试者表现出了线性的网络组织方式（下图中灰色箭头位置），另外2名受试者中额叶-顶叶网络和背侧注意网络并不是邻居关系（下图中绿色箭头位置）。
进一步，研究者分析了受试者的任务态fMRI数据。分析结果表明，组分析的结果相对于个体结果更加模糊，无法体现出个体的特异性。
将个体的静息态fMRI数据和任务态fMRI数据结合起来分析，研究者发现，个体的静息态数据和任务态数据有很强的相关性。以躯体运动网络（SMN）为例，在手部运动和舌头运动中激活的脑区为SMN划分了明确的界限。
通过分析T1和T2加权磁共振结构像，可以得到皮层中髓鞘的分布情况。之前的研究表明，人脑的MT+区域位于髓鞘密度较高的枕叶-颞叶皮层。在本研究中，通过计算髓鞘密度而得到的MT+区域很好的落在了静息态fMRI得到的侧视觉网络和背侧注意网络分界位置。但不同个体之间的MT+位置差异较大，A个体的MT+区域很可能不在B个体的网络分界位置。
该研究提供了一种有效的分析个体大脑功能图谱的方法。获取并分析每个个体的个性化大脑功能图谱，无疑对研究个体的认知能力、罕见的神经损伤疾病等有很大的帮助，并可以为神经外科医生提供有效的手术建议。
参考文献：
Gordon et al., Precision Functional Mapping of Individual Human Brains, Neuron (2017), http://dx.doi.org/10.1016/j.neuron.2017.07.011
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