Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам американское научное издание Human Brain Mapping. Журнал имеет первый квартиль, издаётся в Wiley-Liss Inc., находится в открытом доступе, его SJR за 2021 г. равен 1,719, импакт-фактор 5,399, печатный ISSN - 1065-9471, электронный - 1097-0193, предметные области - Анатомия, Неврология, Радиология и радиационная медицина, Клиническая неврология, Радиология и ультразвуковые технологии. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Симон Эйкхофф, контактные данные - simon.b.eickhoff@gmail.com.
Дополнительные публикационные контакты - hbm@wiley.com, HBMprod@wiley.com.
К публикации принимаются рецензируемые фундаментальные, клинические, технические и теоретические исследования в междисциплинарной и быстро расширяющейся области картирования человеческого мозга. В журнале представлены исследования, полученные с помощью неинвазивных методов визуализации мозга, используемых для изучения пространственной и временной организации нейронных систем, поддерживающих поведение человека. Методы визуализации, представляющие интерес, включают позитронно-эмиссионную томографию, потенциалы, связанные с событиями, электро- и магнитоэнцефалографию, магнитно-резонансную томографию и однофотонную эмиссионную томографию. Поощряются исследования по картированию мозга как в нормальных, так и в клинических популяциях. Форматы статей включают исследовательские статьи, обзорные статьи, клинические примеры и методы, а также технологические разработки, теоретические статьи и синтетические обзоры. Особый интерес представляют технические достижения, такие, как новые методы визуализации мозга, анализы для обнаружения или локализации нейронной активности, синергетическое использование нескольких методов визуализации и стратегии для разработки поведенческих парадигм и моделирования нейронных систем. Журнал поддерживает распространение методологических стандартов и поощряет разработку баз данных в области картирования человеческого мозга.
Адрес издания - Fetal behavior during MRI changes with age and relates to network dynamics. Заголовок (Abstract) - Fetal motor behavior is an important clinical indicator of healthy development. How-ever, our understanding of associations between fetal behavior and fetal brain devel-opment is limited. To fill this gap, this study introduced an approach to automaticallyand objectively classify long durations of fetal movement from a continuous four-dimensional functional magnetic resonance imaging (fMRI) data set, and pairedbehavior features with brain activity indicated by the fMRI time series. Twelve-minute fMRI scans were conducted in 120 normal fetuses. Postnatal motor functionwas evaluated at 7 and 36 months age. Fetal motor behavior was quantified by calcu-lating the frame-wise displacement (FD) of fetal brains extracted by a deep-learningmodel along the whole time series. Analyzing only low motion data, we characterizedthe recurring coactivation patterns (CAPs) of the supplementary motor area (SMA).Results showed reduced motor activity with advancing gestational age (GA), likelydue in part to loss of space (r=.51,p< .001). Evaluation of individual variation inmotor movement revealed a negative association between movement and the occur-rence of coactivations within the left parietotemporal network, controlling for ageand sex (p=.003). Further, we found that the occurrence of coactivations betweenthe SMA to posterior brain regions, including visual cortex, was prospectively associ-ated with postnatal motor function at 7 months (r=.43,p=.03). This is the firststudy to pair fetal movement and fMRI, highlighting potential for comparisons of fetalbehavior and neural network development to enhance our understanding of fetalbrain organization. KEYWORDS: coactivation patterns, deep learning, fetal fMRI, fetal motor behavior, motor cortex, motordevelopment, network dynamics
