20岁之后脑力开始退步?不不不,人脑的巅峰到66岁
如带孙子出去买菜的老人，有时会容易把小孩带丢，或者光带孙子玩了，把买菜的事情忘了个精光；同时，学习全新事物的难度明显增大，因为这些任务往往需要视觉、空间、记忆、执行功能等多个系统重新组合，例如适应一套全新的手机系统、学习使用新工具或新软件、重新掌握一门技能，都会让人觉得脑子有点不够用了。
83 岁之后，大脑网络的变化就不再主要由年龄本身来解释，而是更多取决于个体差异：基因、既往疾病史、生活方式等都会对此时的大脑结构产生重大影响。
有些人的大脑分区会变得更加破碎，网络结构松散，认知功能明显受损；而另一些人则保持得相对完整，思维依旧清晰、反应敏捷。这也是为什么同样九十多岁，有的人像杨振宁先生那样仍然能够清晰表达复杂观点，而另一些人却已经出现了严重的认知障碍。
2015年，97岁的杨振宁先生于台湾发表科普演说｜wikimedia commons
怎么发现的？
这些数据都是使用扩散磁共振（dMRI）获得的，扩散磁共振的原理是追踪水分子在白质纤维中的扩散方向，从而推断出大脑神经纤维束的大致走向。
如果把大脑看成一个巨大的城市，其中会存在许多负责不同功能的城区，也就是我们所谓的脑区，而这些分区会通过一条条白质纤维互相连接。扩散磁共振可以让我们看见这些交通网，也就是大脑不同分区之间的道路走向和连接情况，形成大脑的结构连接网络。
不过，拿到这样的网络图之后，研究人员很难直接、具体地、用量化的方式比较不同个体的大脑。因此，接下来就需要先对这些原始网络做一些处理，把复杂的连接图转化成一串可以比较的数字指标。
作者先用统一的脑区模板和纤维追踪方法，把每个人的大脑都变成一张 90×90 的连接矩阵。
光这样还不够，因为数据来自于9个不同的大项目，不同项目扫描的深度不同，扫出的纤维密度也就不一样，因此直接比较会出现较大的误差。研究人员使用批次校正以及阈值和密度控制，把每个大脑的纤维密度减少到相似的程度，这样，每个被试的大脑就都变成了可以直接对比的网络图。
作者处理数据的方法：先用模板（Atlas）将核磁图数据对齐、整合，再通过阈值和剪枝为后续的图论计算做好准备。｜来源：论文
通过这个网络，研究人员可以从多个维度评测大脑，比如：
模块化（modularity）：是否形成了内部连接网络丰富，而对外部连接相对较少的脑区；
整合度（global efficiency）：大脑中的某处到另一处需要经过多远的距离，信息传递是否高效。
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还没人说话啊，我想来说几句
83 岁之后，大脑网络的变化就不再主要由年龄本身来解释，而是更多取决于个体差异：基因、既往疾病史、生活方式等都会对此时的大脑结构产生重大影响。
有些人的大脑分区会变得更加破碎，网络结构松散，认知功能明显受损；而另一些人则保持得相对完整，思维依旧清晰、反应敏捷。这也是为什么同样九十多岁，有的人像杨振宁先生那样仍然能够清晰表达复杂观点，而另一些人却已经出现了严重的认知障碍。
2015年，97岁的杨振宁先生于台湾发表科普演说｜wikimedia commons
怎么发现的？
这些数据都是使用扩散磁共振（dMRI）获得的，扩散磁共振的原理是追踪水分子在白质纤维中的扩散方向，从而推断出大脑神经纤维束的大致走向。
如果把大脑看成一个巨大的城市，其中会存在许多负责不同功能的城区，也就是我们所谓的脑区，而这些分区会通过一条条白质纤维互相连接。扩散磁共振可以让我们看见这些交通网，也就是大脑不同分区之间的道路走向和连接情况，形成大脑的结构连接网络。
不过，拿到这样的网络图之后，研究人员很难直接、具体地、用量化的方式比较不同个体的大脑。因此，接下来就需要先对这些原始网络做一些处理，把复杂的连接图转化成一串可以比较的数字指标。
作者先用统一的脑区模板和纤维追踪方法，把每个人的大脑都变成一张 90×90 的连接矩阵。
光这样还不够，因为数据来自于9个不同的大项目，不同项目扫描的深度不同，扫出的纤维密度也就不一样，因此直接比较会出现较大的误差。研究人员使用批次校正以及阈值和密度控制，把每个大脑的纤维密度减少到相似的程度，这样，每个被试的大脑就都变成了可以直接对比的网络图。
作者处理数据的方法：先用模板（Atlas）将核磁图数据对齐、整合，再通过阈值和剪枝为后续的图论计算做好准备。｜来源：论文
通过这个网络，研究人员可以从多个维度评测大脑，比如：
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