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人脑功能连接组学（Human Functional Connectomics）发展迅速，各种基于静息态功能磁共振成像的数据分析方法和功能连接组指标被提出并广泛应用于研究个体之间脑功能的差异（如：脑功能与各种心理行为以及神经与精神疾病的关联），但是，它们所依据的影像数据及其分析的标准化，却未被充分重视。随着各种国际影像共享数据库的建立，如千人功能连接组脑计划（Functional Connectomes Project）和国际影像数据联盟（International Neuroimaging Data-Sharing Initiative）等等，多个研究中心、多种扫描参数为基于发现科学(Discovery science)的神经科学研究提供了大样本数据。同时，针对“如何消除研究中心之间的差别及其他未知干扰因素”，数据与分析流程的标准化就成为各种人脑功能连接组关联研究的基本科学问题之一。
应神经影像方法学旗舰杂志NeuroImage的邀请，纽约儿童心理研究所、NKI精神研究所(Nathan Kline Institute for Psychiatric Research)、中国科学院心理研究所和杭州师范大学认知与脑疾病研究中心的研究者共同为其专刊Mapping the Connectome撰写研究综述。
作者系统地阐述了各种参数与非参数的数据标准化方法，基于FCP数据库，考察不同的标准化策略对各种连接组指标的影响，以及对具体应用的影响（如：“中心”、“头动”、“年龄”、“性别”以及“信效度”等）（图1）。
分析指出：1.恰当的数据标准化可以降低不同“中心”之间的变异，并且降低“头动”、“年龄”对个体差异的影响；2.各种指标全脑平均值的标准化比其全脑方差的标准化更为重要和有效；3.相较于个体水平的标准化方法，组水平上的标准化方法可以更好地避免连接组指标产生虚假效应；4.数据标准化还可以显著地提高低频振荡振幅的重测信度；5.全局信号与灰质平均信号几乎等同，因此去除全局信号可以增强脑组织特异性的说法需要谨慎对待。
本项工作将为未来基于大型数据库的人脑功能连接组关联研究提供标准化基础。