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为捕捉急性局灶性脑损伤后复杂且动态的网络重组——这是标准静态或单模态神经影像学框架通常无法识别的——我们提出了一套开放、可复现的计算多模态流程，将静息态功能磁共振成像与扩散张量成像（DTI）整合为动态、经源分解的图网络。该框架采用高斯混合模型，在滑动时间窗内对区域血氧水平依赖信号进行建模，并动态优化模型复杂度，从而保留随时间变化的亚体素、多峰分布动态。由此得到的成对相似性定义了局部、非局部及DTI支持的结构源之间随时间变化的边权，并将其统一为多模态连接流形，以精确量化节点强度、拓扑更替和边界变化。将该方法应用于光血栓性缺血的非人灵长类动物模型后，我们发现损伤后网络受到严重扰动：144个节点中有66个（45.8%）在局部源之间发生了根本性的连接改变。此外，将这一架构与集合卡尔曼滤波器（EnKF）相结合，可连续追踪组织可逆性坐标；与单模态基线方法相比，该方法能够更早检测到代谢状态崩溃，并生成预测发散指数，作为严格的早期预警信号。通过将分析扩展至损伤后治疗阶段，以评估网络向基线状态的恢复情况，这一可解释、具备模态感知能力的框架为神经信息学研究中复杂病理生理动态的追踪奠定了标准化、可共享的方法学基础。
源分解多模态图连通性：用于追踪缺血性损伤与治疗的时间混合流形流程｜bioRxiv
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源分解多模态图连通性：用于追踪缺血性损伤与治疗的时间混合流形流程
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John
Park
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https://doi.org/10.64898/2026.10.11.758347
John Park
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为捕捉急性局灶性脑损伤后复杂且动态的网络重组——这一现象常被标准的静态或单模态神经影像学框架忽略——我们提出了一种开放、可复现的多模态计算流程，将静息态功能磁共振成像与弥散张量成像（DTI）整合为动态的源分解图网络。该框架通过使用高斯混合模型对滑动时间窗内的区域血氧水平依赖信号进行建模，并动态优化模型复杂度，从而保留亚体素尺度的多峰分布随时间变化的动态特征。由此得到的成对相似性定义了局部、非局部及 DTI 支持的结构源之间随时间变化的边权，并将其统一为多模态连通性流形，从而精确量化节点强度、拓扑转换及边界变化。将该方法应用于光栓塞性缺血的非人灵长类动物模型后，我们发现损伤后存在严重的网络破坏：144 个节点中有 66 个（45.8%）在局部化源之间发生了根本性的连通性改变。
此外，将该架构与集合卡尔曼滤波器（EnKF）相结合，可实现对组织可逆性坐标的连续跟踪；与单模态基线方法相比，该方法能够更早检测到代谢状态崩溃，并生成预测发散指数，作为一种严格的早期预警信号。将该框架扩展至损伤后治疗边界，以评估网络向基线状态的恢复过程后，这一具有可解释性且具备模态感知能力的框架，为神经信息学研究中复杂病理生理动态的跟踪建立了标准化、可共享的方法学基础。
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作者声明不存在利益冲突。
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老道明大学，
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发布于2026年10月17日。
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源分解多模态
图连接性：用于追踪缺血性损伤与治疗的时序混合流形流程
John Park
bioRxiv
2026.10.11.758347；doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.11.758347
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源分解多模态图连接性：用于追踪缺血性损伤与治疗的时序混合流形流程
John Park
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2026.10.11.758347；doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.11.758347
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关键词：多模态神经影像 · 动态脑网络 · 缺血性脑损伤 · 功能连接 · 扩散张量成像 · 神经信息学
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.11.758347v1?rss=1