涉及AAL-MNI 以及 Yeo-7-MNI 这两个具有相同大小和分辨率的脑图谱
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简介：
涉及两个分辨率和大小相同的脑图谱数据集：AAL_MNI152_1×1×1.nii与Yeo_7-MNI152_1×1×1.nii。
这些数据集均为基于MNI空间坐标系和等分三维体素（每个体积元为毫米立方体）的标准分辨率构建。
本研究旨在探讨自动解剖标记（AAL）图谱与功能性脑网络模型（如Yeo-7）之间的关联性。
具体而言，
本研究聚焦于两种关键的解剖标记数据集：
一种是基于自动解剖标记法（AAL）生成的90个独立脑区的空间定位系统，
另一种是基于函数性脑网络划分方法（如Yeo-7）而形成的七个主要功能网络系统。
通过分析这两种不同划分系统的空间定位一致性，
研究者可以识别出在结构层面哪些特定区域在功能层面具有特定的功能角色。
例如，
在Yeo-7的大网络体系中，
中央前叶皮层属于默认模式网络，
顶上运动皮层属于视觉运动通路，
而前额叶皮层则涉及前额叶-颞叶回路等多处重要区域。
这种多模态的空间定位一致性分析不仅有助于理解大脑结构与功能之间的复杂关系，
还能为临床诊断提供参考依据。
此外，
这些高分辨率的空间定位模型还可以用于整合多组功能性成像数据集，
从而建立统一的大规模功能性连接框架。
这种框架不仅能够帮助揭示复杂的神经可变性机制，
还能为疾病诊断提供新的视角。
同时，
这些标准化的空间定位模型还可以作为开发功能性成像工具的基础模块之一，
从而推动更多创新性的研究方法的发展。
综上所述，
通过构建并应用这些精确的空间定位模型系统，
研究者能够更加深入地探索大脑的空间组织特征及其动态变化规律。
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