精神疾病是一项紧迫的公共卫生挑战，对全世界数百万人的福祉构成重大威胁。其难以捉摸的病因，植根于遗传、环境和神经因素的复杂相互作用，需要创新的研究方法。在过去的二十年中，多模态神经成像技术的重大进展为非侵入性脑区域形态测量和活动测绘开辟了新的途径。这些进步大大提高了我们检查大脑各区域之间结构和功能连接的能力。连接组学研究提供了大脑内部连接的全面映射，封装了大脑的结构接线图及其动态功能相互作用。连接组学研究为精神疾病的病理生理学提供了重要的见解，并为其诊断和治疗效果评估提供了潜在的生物标志物。
必须认识到连接组学和神经成像大数据之间协同作用的变革性影响，引领神经科学研究的新时代，有望彻底改变我们对精神疾病的理解。大量数据集、复杂的计算算法和尖端的多元成像工具的集成使研究人员能够以前所未有的深度深入研究大脑功能和功能障碍的复杂性。神经科学家、数据科学家和临床医生之间的这种合作产生了开创性的举措。收集的大量数据与创新的分析方法相结合，正在重塑我们对精神疾病的理解，并提供曾经被认为无法实现的见解。
本文综述了连接组学和神经成像大数据在精神疾病研究中的最新进展。它强调了几个多站点神经成像数据集，这些数据集在各种精神疾病的突破性发现方面具有巨大的潜力，提出了多中心和多维数据分析的创新方法，特别是基于连接体的元分析和多元分析方法，展示了这些方法在综合多站点数据的发现以及探索与人口统计学，症状学，行为和认知指标的关联方面的关键价值。以及基因数据，并讨论了该领域的新问题和挑战，这些问题和挑战将塑造精神病学研究的未来轨迹。
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我是ZA号的签约作者“栀寒老酒”！
希望本篇文章《精神病学领域的大数据连接体成像研究》能对你有所帮助！
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