解码神经可塑性：fMRI技术的创新与疾病见解
神经可塑性代表了大脑通过神经网络修改来适应的能力，这对于理解正常脑功能和病理条件至关重要。学习、经验和脑损伤都会驱动这些变化，但神经重组的具体机制仍存在广泛争议和持续研究。功能性磁共振成像（fMRI）等关键技术已经大大提高了我们对脑功能定位和网络的理解，但由于研究设计、偏差和方法学限制，仍然面临一些挑战。尽管取得了这些进展，关于神经可塑性的模式、机制和影响因素的关键问题仍在学术界引发争议。
本研究专题旨在深入探讨各种疾病状态下神经可塑性的机制，以及治疗干预前后的变化，利用先进的fMRI技术。我们希望解决神经可塑过程中具体的功能改变、开发新的无偏见fMRI方法，并在不同的研究环境中标准化协议。通过关注这些方面，研究旨在提高神经变化的可重复性和动态分析，从而为神经可塑性异常提供更深入的理解和更有效的干预措施。
为了进一步了解神经可塑现象在神经疾病中的表现，我们欢迎涉及但不限于以下主题的文章：
- 改进的fMRI技术用于纵向和任务导向研究
- 基于数据驱动的神经解码方法，特别是应用人工智能和深度学习
- 跨物种和条件的比较分析评估协议
- 疾病恢复或进展期间的长期随访神经适应
- 任务特定模式与共享机制在神经重组中的对比
- 神经可塑性对管理如注意力缺陷多动障碍（ADHD）、自闭症和神经退行性疾病等状况的影响
我们邀请提交包括原始研究、综述、方法论进展、临床试验和详细病例报告在内的多样化稿件，重点关注这些复杂且具有挑战性的神经可塑性研究方面。
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