脑图谱是脑科学研究的重要工具，精准可靠的脑图谱能极大地促进脑科学的发展。脑科学研究逐步深入的过程，也是脑图谱绘制从粗糙走向精细的过程。脑网络组图谱（Brainnetome Atlas），作为具有代表性的人类脑图谱之一，以连接组学的概念从宏观尺度绘制了全脑 246 个精细亚区。每个亚区具有独特的功能和结构连接模式，为研究脑结构和功能组织模式提供了重要的工具。当前的脑网络组图谱主要是基于群体脑影像的分析获得的，这使得它在实际应用中仍面临巨大的挑战。许多研究表明人脑功能和结构存在显著的个体差异性，而且这些差异无法在群体脑影像信息中得到体现。这使得群体水平的脑网络组图谱无法精确地应用在个体水平的脑疾病研究中，阻碍了基于脑图谱的个体化、精准化医疗的发展。针对这一现状，本文提出了稳定鲁棒的个体化脑图谱绘制方法，并将个体化脑图谱应用在疾病诊断和治疗规划中，有望促进个体化脑网络组图谱的研究及其在脑疾病诊疗中应用。本文的主要工作内容和创新点归纳如下：

脑图谱个体化绘制方法研究：通过分析结构和弥散磁共振影像，从解剖连接的角度开发了基于群组先验的脑图谱个性化的绘制方法（BAI-Net）。基于脑网络组图谱的先验信息，BAI-Net方法将纤维束连接指纹引入到个体化方法中，并利用图卷积模型对连接的空间相似性进行约束从而得到个体特异的脑分区结果。BAI-Net得到的个体脑分区可以在多次采集的影像上保持高可重复性，而且在多种磁共振扫描仪的影像上保持较高鲁棒性。相比之前的个体化方法，通过 BAI-Net 得到的脑区拓扑结构有更显著的个体间拓扑差异性。脑区个体间拓扑差异的空间分布符合已知人脑功能梯度的分布规律。BAI-Net个体脑区拓扑结构和超过30种个体认知指标显著有关。而且个体脑区拓扑分布具有一定程度的遗传性，即在陌生人之间和同卵双生子之间具有显著的拓扑差别。个体化脑网络组图谱为基于脑影像的连接组学分析提供了个体水平上的精确脑分区，也为精准治疗提供了有效的靶区定位。

基于个体化脑图谱的重度抑郁症诊断方法研究：重度抑郁症（MDD）广泛发生在人群中，但是以往基于群体脑图谱得到的全脑功能连接进行诊断结果并不理想，其在大样本上的分类准确较低。本研究利用BAI-Net方法重新定义的个体脑分区，并得到了个体特异的功能连接网络。相对于群体平均脑图谱得到的功能网络，基于个体特异的脑功能网络对重度抑郁症的诊断提升了4%的准确率，对汉密尔顿评分的预测相关性提升了101%。此外，我们发现脑分区本身的拓扑结构可以刻画重度抑郁症和正常人之间的差异，利用该拓扑异常特征的模型诊断准确率达70%。从脑区位置上显示，前额叶区域的异常拓扑分布对于重度抑郁症的预测能力最高。这种异常的脑分区拓扑结构可能提供了辅助的神经影像标志物，有望帮助重度抑郁症的精确诊断。

个体化脑图谱引导的精准经颅磁刺激方法研究：经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入式的脑部刺激技术，已经广泛应用在脑疾病的刺激治疗中。个体化脑网络组图谱提供了个体特异的脑功能分区，可以用来引导经颅磁刺激的靶区位置。然而由于不同电导率的脑组织对于颅内磁感电场分布有巨大影响，精准经颅磁刺激方法需要定量评估不同线圈位姿下的颅内电场分布来优化对个体靶区的刺激效果。而以往基于计算电场仿真的优化方法并不能进行快速、准确地优化TMS线圈位姿。为了提升规划的及时性，本研究开发了快速个体线圈位姿优化方法（AnaRES-CPO）。相比于传统计算仿真优化方法需要5个小时以上处理时间，AnaRES-CPO方法可以在3分钟左右完成单个脑区位姿优化过程。通过在体运动区的经颅磁刺激，本研究验证了该方法在缩短时间的同时，与计算仿真模型的最优线圈位姿达到了相同水平的刺激效果。该方法能为脑网络组图谱引导的精准经颅磁刺激疗法提供高效的位姿规划。