鲁达 1956 年，Aldous Huxley 和精神病学家 Humphry Osmond 在纠结于如何描述精神类药物的反应时，Osmond 提出了迷幻（psychedelic）这个词。这个词的词根来自于希腊的‘精髓（psyche）’和‘表现（delos）’。从那时起，这个词就被用来描述毒品，艺术作品以及NASA拍回的冥王星照片。
另外，有这样领域——可以用这个词语描述——它其中的作品堪称迷幻。
作为南加州大学神经影像实验室的研究员，我每天都花大量的时间看这些相当美妙并且数据丰富的影像资料。这些照片都根据大脑图谱数据制作，从『人脑连接组计划』的纤维束扩散磁共振成像，到 ENIGMA 联盟制作脑图谱，以及『老鼠连接组计划』的注入神经示踪。
这些成果图片对于理解和宣传这些成果仍然至关重要……同时也相当迷幻。
如果“迷幻”这个词语愿意是指“精髓显现”，那么这些由大脑映射研究产生的图片就是这样的精髓。如果我们把它算作迷幻美学，那么算法的分形图和彩虹般的神经连接图片就算在夜店酒吧出现也毫无违和感。
我故意把图片的迷幻色彩夸大到一定高度，把一些漂亮的大脑图片制成基本的GIF图，并解释这些像彩虹管一样的复杂网络背后的意义。
胼胝体
看图：胼胝体，它的中间有一条连接大脑两个半球的神经束
解释：制作这张图片时使用了核磁共振扩散技术，这项技术利用了磁场梯度来测量沿着轴突不定向流动的水分子的运动轨迹。接近神经通路的水分子的运动轨迹与轴突方向严格平行，至于大脑其他区域的水分子，他们的运动方向没有这一规律。其他区域的不规则的流动被称为各向同性运动，神经通路附近水分子的有规率的运动被称为各向异性运动。
水分子的各向异性运动需要先通过扩散磁共振成像方法检测脉冲磁场梯度，进而确定水分子运动的方向与强度。在这些收集的数据中，平均每一个脑中所有的神经共包含有一百万个“像素”，每个像素都能在数学模型中表示出来。
在早期扩散成像时，方向的信息使用一个张量模拟（“扩散张量成像法”），这表示每个像素内可以用独立的椭球表示扩散数据（椭球走向表示扩散方向）。然而，这种方法被证明是有问题的，因为每一个像素是1-3立方毫米，这个空间大小已经大到可以容纳数个不同方向的神经纤维簇。
因为一个孤立的椭球不能代表交叉纤维束的方向信息（在这种情况下，张量会更像一个球体），一个新的给纤维取向建模的方法马上产生了。纤维取向分布法（FOD，请看下一个GIF图）与用单一球体模拟扩散数据不同，它有多个触角使它能够在单个像素内表示多个纤维方向（请从上到下看这张图片的变化）。
纤维取向传感器一但触发，概率算法就会增加或删除位移传感器之间的连线，从而映射出轴突的通路，这一过程叫做纤维束成像。我用工作流软件LONI管道跟踪运行，这款软件同时也提供了很多大脑并行处理的图形用户界面。工作流要求的输入为“种子区域”和“兴趣区域”（我们尝试着要连接的区域），它还能微调变量，如曲率角，长度和停止跟踪的阈值。
FODS（纤维取向传感器分布图）
看图：这些既像气球又像小动物的东西是独立的视交叉的纤维取向像素，从眼睛延伸到对侧脑半球的神经纤维有一半数目在此经过。
解释：如第一个GIF所示，FOD（纤维取向传感器）是一种模拟各向异性流动的水的强度和方向的像素，即模拟沿着轴突方向的水分子的非随机运动。FOD的每个触角表示纤维束沿某个方向的概率。这些特定的位移传感器的形态在处理大量的扩散梯度和任意数量的梯度强度后会改变。
视交叉被选出来作为实例，因为它是一个典型的“交叉纤维”，即两条轴突交叉，交叉点位于同一像素。旧的建模方法不能在一个像素上同时处理两个方向，这种情况下三维像素会变成一块。有了位移传感器，纤维束的方向很明确，从而能够适用一个更精确的纤维束成像算法。
视交叉
看图：视交叉后的纤维束，使用上述GIF中的位移传感器。
解释：这张图片用了与第一张GIF图类似的方法产生，即使用概率成像算法连接FODS，从而尽可能地模拟大脑神经纤维经过视交叉的路径。
皮质脊髓束
看图：连接着大脑和脊髓的皮质脊髓束（运动神经中枢）处在铺满用于跟踪路径的位移传感器前。
解释：这个 GIF 的背景是在大脑冠状切片上的 FODs 的截图。使用这些传感器，概率成像算法运行后就能把初级运动皮层连接到脑干椎体束中。初级运动皮层通过一款叫做 FreeSurfer 的软件自动放置。椎体束由你借助一款叫做 ITK-SNAP 的软件手动放入脑干中。
海马体
看图：通过不同方法映射出的海马体表面形态图
解释：表面映射技术可以检测大脑结构的变化。这个 GIF 演示了表面映射技术，该项技术使用了一个表面分布式网络模型。这项技术能够自动精确地分析大量的测试品。
阿尔茨海默病（老年痴呆症）的海马体
看图：三阶段的变化（1）早期轻度认知障碍，（2）晚期轻度认知功能障碍。（3）老年痴呆症
解释：这个GIF使用了上文中的GIF中的技术来展示了海马体随着老年痴呆病情变化而变化。海马体与老年痴呆症联系紧密，随着病情加重，海马体会变小。新的映射技术能够更早，更精确地识别海马体的变化，这可以帮助我们更快地诊断，提高治疗过程中的监测水平。
迷幻海马
看图：这是海马体表面的透视图，我认为它特别迷幻，迷幻海马丘
人类视觉通路
看图：视交叉（见第三幅GIF）的外侧膝状体和初级视觉皮层。GIF顶部（视交叉）在前，底部（初级视皮层）在后
解释：我采用自动化的高分辨率扩散成像方法研究了视觉通路映射，这张GIF就来自于此次研究。它是利用前三图所讲述的技术制作，即纤维取向分布技术和概率成像技术。
绘制路径过程中遇到的主要挑战在于概率跟踪算法定位急转弯（视辐射纤维的一部分在向后延伸的过程中会向前经过颞角产生急弯）因为算法倾向于选择阻力最小的路径，即直线。为了克服这个问题，我们提出了一个两步走跟踪方法，首先在视交叉处进行纤维束成像，然后利用这些测量结果在丘脑的外侧膝状体自动创建另一个位置（急弯开始的地方）。
胼胝体内部掠影
看图：由前往后贯穿胼胝体
解释：这是第一个 GIF 的全脑版，它是使用可视化软件 TrackVis 制作的冠状胼胝体切片图，这款软件具有沿给定路径自动截图的功能。如果你曾经幻想过从自己的两个脑半球之间穿过，那么现在你就能体会到那种感觉了。
Geek's view
我知道你们看不懂，我就是来装比的。
关注我们的微博：@极客视界V
关注我们的微信号：Geekview