功能连接(FC)，或使用fMRI在大脑区域之间的血氧依赖水平(BOLD)信号的统计依赖关系，已经成为一种广泛使用的工具，用于探测临床人群的功能异常，这是由于该方法在概念、技术和实践层面上的前景。在以FC为主要衡量指标的神经发育、精神和神经系统疾病和障碍方面，已有大量且不断积累的神经影像学文献，我们在这里的目的是提供一个从FC发现中产生的主要概念的高层次综合，以一种跨越不同临床条件并阐明总体原则的方式。我们强调，FC使我们能够发现几乎所有大脑中普遍存在的内在功能网络，并阐明一生中神经发育的典型模式。这种对典型FC随年龄的成熟的理解，为评估早期的分化成熟和晚期的退化提供了重要的基准。这反过来又引出了一个重要的见解，即 许多临床疾病都与大脑中复杂的、分布式的、网络级别的变化有关，而不是单纯的局灶性异常 。我们进一步强调，FC研究在支持跨诊断临床症状研究的多维方法以及在增强跨条件症状进展轨迹的多模态表征和预测方面发挥了重要作用。我们强调，FC提供了前所未有的机会，可以在临床条件下探测功能异常，而在其他情况下，大脑功能无法轻易研究，比如意识障碍。最后，我们提出了未来研究的高度优先领域，并承认FC方法使用的关键障碍，特别是那些与伪影去除、数据去噪和临床环境中的可行性相关的障碍。

1  简介

科学家们认识到大脑是意识的器官后，通过分析大脑的结构和功能，寻找影响大脑功能的疾病的根源。从颅相学到现代神经影像学，人们提出了无数种方法——无论是否有证据支持——来解释影响全球人口的精神障碍。在神经影像学的广泛应用之前，大脑是一个相互连接的网络，功能系统分布在皮层。在过去几十年里，功能连接(FC)——或使用功能磁共振成像(fMRI)测量的不同大脑区域之间血氧依赖水平(BOLD)信号的统计依赖性——已经成为研究人类大脑网络功能障碍的一种日益普遍的方法(图1)。在功能障碍中，FC最常在清醒的“静息状态”条件下进行研究(无任务，揭示“内在的”或“自发的”FC)，但在技术上可以在多种情境和大脑状态下进行研究(例如，任务、睡眠、药物)。因此在本文中，我们主要关注静息态FC

图1 FC 成为探测脑功能广泛使用的工具

2  我们从人类病人的FC中学到了什么？

21 几乎每个人都有内在的功能网络

在健康成人的大脑中，首次描述了由休息时BOLD FC衍生的内在功能网络。 在发现静息态FC可以描绘和再现大脑中不同的大规模功能系统(例如，躯体运动、语言和默认模式网络)后，一个自然的问题是，当临床患者出现一个或多个系统的假定功能缺陷时，是否会出现FC空间模式的改变 。在静息状态脑功能的早期临床研究中，研究人员主要使用假设驱动的方法来统计比较患者组和健康成人组的脑功能(例如，检查阿尔茨海默病(AD)中与记忆功能有关的默认模式网络。有统计学意义的FC改变在各种精神和神经疾病中被报道。然而，样本量很小(通常每组10 - 20个)，即使在调查相同的临床组时，不同的研究也开始出现相互矛盾的发现。

然而，在所有这些早期研究中有一个发现是一致的:所有患者都有内在的网络。也就是说，健康大脑中所描述的FC的空间分布——或功能结构——在几乎每一种临床疾病中都能找到(尽管描述FC缺失的罕见病例报告还有待进一步证实。例如，AD患者、肌萎缩侧索硬化症、神经性疼痛、自闭症谱系障碍(ASD)，精神分裂症(SZ)，甚至在植物人状态下。最近的研究证实，健康人群和精神疾病人群之间内在FC网络组织的相似性惊人地大，远远大于所发现的任何群体间差异 (图2A)。

此外，这种内在网络的一致功能结构在几个突出的临床例子中被保留了下来。例如，在面临严重临床指征(如高级别胶质瘤、难治性癫痫)的术前患者中，典型的固有网络很容易识别，通过对脑内植入电极的床边记录，可以可靠地证实同一个体FC的相同空间模式(图2B)。内在的网络组织甚至可以对严重的脑损伤和发育异常具有高度的弹性。胼胝体切开术或联合部切开术后，同位半球间FC部分保留 (图2C)。在半球切除术后，典型固有网络的组织被保存在完整的半球内 (图2D)。在额叶发育影响导致额叶结构几乎缺失的情况下，后默认模式和视觉网络FC保留了下来。一名在完整组织中遭受较大双侧围产期中风的青少年，其固有网络组织比例得到了保留。

综上所述，在高度多样化的临床样本中对FC的研究告诉我们，内在网络具有普遍的、广泛的、组织性的特征，似乎可以在整个人群中推广。在全球、全脑水平上，临床文献通常强调不同疾病和障碍之间空间FC模式的差异，但这些差异往往是非常小的，内在网络组织的惊人相似性在不同的健康和临床人群中被可靠地发现。这一知识已经(也只能)从广泛、广泛的对高度不同的临床人群的FC研究中获得。

图2 几乎每个人都有内在的功能网络

22 FC阐明和扩展了脑功能成熟和衰老的原理

许多临床疾病本质上是神经发育(如ASD，注意缺陷/多动障碍或ADHD, SZ)或神经退行性(如AD，帕金森)。因此，描述一生中大脑的典型发育轨迹对于理解这些临床疾病是很重要的，因为这种描述可以提供一个基准来检查偏差。FC的研究在这一领域做出了重大贡献，在其他神经成像方法已经完成或已知的基础上，产生了新的应用和见解。在对典型发育和衰老的研究中，FC已经阐明并在某些情况下扩展了先前从结构MRI和基于任务的fMRI研究中获得的脑功能发育原理。

总之，发育性FC研究以重要的方式扩展了先前从结构和基于任务的MRI研究中收集到的信息。对神经发育和神经退行性疾病的FC研究进一步阐明，这些临床条件往往表现为偏离这些典型FC轨迹。随着胎儿和婴儿成像越来越普遍和青春期的地位考虑在发育FC的研究中,在这些最活跃的神经发育阶段我们可以获得一个更微妙的理解,因此在临床人群确定更精确的异常模式FC。

23  许多失调和疾病没有以前认为的那么“聚焦”

在全脑人类神经成像技术发展之前，临床神经科学历史上更重视将功能障碍定位到特定的大脑焦点区域，而不是大脑区域之间断开的重要性。早在Broca的失语症研究开始，并继续到20世纪对病人HM的顺行性遗忘的研究，许多大脑疾病和疾病都被认为是 局部性起源 。部分由于现有神经科学工具的局限性，研究人员通常通过研究局部脑区域的非典型结构或功能来解决影响大脑的临床问题。随着全脑神经成像技术和相关定量数据分析的出现，结构的临床研究(如基于体素的形态测量)和基于任务的激活。FC的引入部分是受这些发现的推动，并在早期神经影像学基础上建立了很大的基础，推动了专门 关注网络水平功能障碍 的临床研究。临床FC研究在如何影响一个网络内多个区域或多个网络的分布式大脑功能方面取得了显著进展。结合细胞水平对病变如何在大脑中扩散的理解，FC可以提供对病灶来源导致分布性功能障碍的大规模通路的机制见解。

FC进一步揭示了即使是有充分研究和确定的局灶机制的临床条件，也可以与对大脑功能的更分散的影响相关联。例如， 缺血性中风对脑组织造成的局部损伤可导致远端FC的改变 ，这种改变超出损伤范围，跨越半球和网络。病变在功能网络结构中的位置(例如，连接中枢区域vs外围区域)预测了病变对大脑整体功能(例如，模块化)和行为的影响程度。网络退化假说解释了这一现象，其假设是，局灶性功能障碍导致突触消失或重新连接，进而影响解剖学和功能连接区域。FC研究(特别是AD)表明疾病是通过不相邻但网络化的区域发展的，这一理论得到了显著推进。

综上所述,虽然连接脑功能障碍的相关性在一些临床条件(比如标记为断开综合症)一直被欣赏, 在几乎所有的大脑疾病和障碍的背景下，FC方式的出现在最近的鼓舞人心的一个主流关注大尺度,网络层面的病理发挥了关键作用。我们在本节中强调的关键例子说明了FC如何激发了新的理论，即症状是如何从连接过度、连接不足和异常的反相关的大脑功能网络中产生的。这些例子还说明了FC如何更好地表征特定紊乱或疾病的许多复杂性的神经基础，从而启发了治疗靶向功能网络干扰的新方法。

24 FC支持多维方法研究疾病

临床障碍和疾病的候选FC标记最初是使用病例对照分类方法确定的，这种方法依赖于离散组之间的比较(例如，患者vs健康对照组)。然而，病例对照方法不能充分描述临床疾病的异质性。某些疾病的高共病性，以及一系列症状类型和严重程度，提示需要在临床人群亚群中研究FC，使用从正常到异常的一系列功能检查方法。目前，精神病学正朝着认知功能障碍的神经生物学评估的维度方法发展，如美国国家精神卫生研究院(National Institutes Mental Health)引入的RDoC框架所描述的那样。这一趋势与FC在精神病学中的应用日益流行同时出现。对跨健康和疾病的FC的分析为神经水平的维度框架提供了支持证据。其目标通常是通过整合多个层次的信息(从基因组学到神经回路再到行为)来确定临床人群的亚群，从而探索从正常到异常行为的所有功能维度。

越来越多的研究人员在维度分析中采用FC。它是一种标准的、广泛收集的测量方法(即，不是专门为特定条件设计的)，因此可以很容易地对不同临床条件下单独收集的数据集进行组合分析。FC的这一特征类似于其他标准扫描类型，如结构或扩散MRI。但重要的是，FC允许检查功能神经结构，或随着时间的推移大脑活动波动。此外，FC独特地加强了对跨诊断症状的早期、基于大脑的生物标志物及其发展轨迹的研究，因为任务没有行为混淆，而且儿童临床人群更容易忍受静息状态扫描，而不是遵守任务要求。

25  FC可与其他方法相结合，以增强疾病的表征

目前，没有明确的证据表明FC在预测风险或治疗反应方面优于其他成像方法(如结构MRI、任务fMRI、脑电图、脑磁图、正电子发射断层扫描等)，FC还不是诊断或预后的金标准临床工具。然而，有大量的经验证据指向它的承诺，以增强多模态表征障碍和症状进展的预测。例如，与对照组相比，在SZ和双相障碍风险青年中，FC和结构连接性之间的对应关系(通过扩散MRI评估)已被用来衡量功能僵化。在其他情况下，FC发现了比其他成像方式更广泛的对大脑网络的影响。同时采用PET-MR方法正开始解开神经炎症标志物和FC如何相互作用共同作为临床症状标志物的问题。在创伤性脑损伤中，除了弥漫性轴索损伤与弥漫性成像可观察到的结构脱节相关的减少外，弥漫性轴索损伤还与FC代偿性增加有关。在帕金森病中，通过结合FC与针对多巴胺能和代谢活动的成像模式，最近的一项研究表明，多巴胺耗尽的纹状体种子和感觉运动皮层区域之间的连接不足与皮质区域的代谢活动减少有关。如第23节所述，在AD中，FC通过显示tau蛋白和淀粉样蛋白病理的区域的网络性质，揭示了疾病传播机制的额外见解。

26 FC允许在以前对大脑功能的研究有限的情况下对功能异常进行表征

任务功能磁共振成像需要耐心的合作，在语言、运动或认知能力严重受损的情况下，它是不可靠的。静息状态FC克服了这一限制，因为它不需要患者主动参与就能探测大脑网络功能。

静息态FC还允许在子宫中探索脑功能发育的重大创新，阐明了母亲压力对大脑发育和婴儿期的影响。

3  潜在临床应用的长期目标

基于目前FC研究取得的进展，可以确定未来在临床环境中使用FC的几个目标。首先，与精神病学远离DSM-类型诊断手册的运动一致，FC有潜力成为神经系统水平的生物标志物，用于诊断和监测疾病和疾病的进展。其次，基线FC评估可用于前瞻性预测单个患者的纵向临床结局(例如，转向疾病、未来症状变化或治疗反应)。第三，鉴于某些疾病中已知的FC机制，FC本身可以成为TMS或实时神经反馈等神经调节技术的治疗靶点。第四，了解FC的典型发育轨迹，可以生成基于FC的生长图表，对患者进行测量并与标准图表进行比较。这可能最终有助于疾病和紊乱的早期发现和干预。第五，FC可作为药物开发过程中治疗效果的替代指标。

4  从FC了解更多临床疾病的障碍

41 概念障碍

在FC成功地应用于临床之前，仍存在一些关键障碍。首先，fMRI中观察到的FC产生的详细 神经生理机制 尚不清楚，这限制了在临床人群中发现的FC改变的可解释性。重要的是，了解临床疾病领域的发展势头推动了基础神经科学研究，从而对FC的机制产生了基本的认识。另一个重要的概念障碍是 疾病的异质性 ，以及限制我们可靠地捕捉FC的这种可变性的因素。一个主要的概念障碍涉及 FC捕获动态状态(即，个体内部的变化)和特征(即，可靠地表征个体之间差异的稳定特征)的程度的不确定性 。该领域进展的另一个概念障碍是围绕大脑网络的术语和命名惯例缺乏共识。

42 方法学和技术障碍

在这个领域有几个突出的方法论挑战。小型单位点研究在FC临床文献中仍然很常见，特别是在高度专业化的人群中，这些人群可能很难招募到参与研究。在小型研究中，数据预处理和分析策略在实验室/机构之间有很大差异，通常根据研究人员的专业知识或偏好进行选择。因此，综合研究结果，并确定普遍性仍然是非常具有挑战性的。FC预处理和分析专用软件和计算管道的可用性在鼓励研究中采用更多标准化方法方面发挥了重要作用，但可能并不总是足够灵活，以满足用户的需求。由于在处理FC和其他类型的神经成像数据方面的最佳实践不断发展，这些公共资源以及一些研究人员首选的定制管道必须定期更新，以保持共识。未来在临床环境中的潜在应用将需要高效、用户友好的工具(例如，供临床医生使用)，提供有效、可靠和可推广的结果。

该领域的许多人认为，为了确定FC研究结果最终在个体水平上的临床意义，有必要进行涉及大数据的多位点研究。

与之相关的是，为了推动开放科学实践向前发展，数据采集协议的协调将越来越迫切。如果成像协议没有标准化，我们跨站点汇集临床数据集的能力将受到限制。

将信号从噪声中分离出来是神经科学所有分支学科都面临的挑战，并为FC研究提出了一个特别的问题，因为FC研究依赖于对具有高度重叠特性的信号的表征，而这些信号与fMRI数据中常见的噪声源具有高度重叠的特性。

5  总结

在过去的20年里，FC在网络层面上显著地提高了我们对临床疾病和障碍的大脑基础的认识。我们回顾了FC提供的独特机会，如揭示内在功能架构的普遍性(章节21)和探测意识障碍中的大脑功能(章节26)。通过FC获得的知识建立在早期神经成像方法所建立的基础之上，如发展原理的扩展(第22节)和分布式中断(第23节)。FC的上升也与最近向跨诊断(章节24)和多模态成像(章节25)的转变相一致，并支持这种转变。所有这些因素共同促成了FC在临床神经影像学中的日益普及，因为研究人员的目标是最终将临床研究的发现转化为有效的护理。

与许多其他成功的临床工具相似，FC评估相对容易管理(尽管昂贵)，与其他工具相比，它可以提供关于患者病情的独特和补充信息。然而，由于一些具有挑战性的概念和方法学上的障碍，FC的临床应用仍然很少(第4节)。不同背景下的FC动态正开始解决必须克服的关键问题，以便在临床人群中获得对FC的更细致的了解。为了更直接的临床影响，针对FC识别的回路的神经调节可能提供疾病机制的因果验证和更精确的治疗方法的迅速发展。随着fMRI协议、分析技术和我们对FC产生机制的理解的令人兴奋的进步，我们有理由相信，从FC研究中产生的知识可能在不久的将来帮助临床医生更广泛地实现更准确和更个性化的诊断、预后和治疗。

参考文献：What have we really learned from functional connectivity in clinical populations

问题一：数值分析有什么作用？ 数学中的数值分析的详细作用在哪些方面？请举例一下 谢谢 数值分析也叫计算方法，因为有些方程是没有解析解就是数学表达式，或者工程上并不关心抽象的表示而是更关心数值结果，加上现在的计算机能力的提升，所以怎么在计算机里解决问题就变为矩阵计算问题。要算得快，算得准，还要节省存储空间。而其他问题要怎么离散变为矩阵也是要研究的问题。所以大部分问题是围绕矩阵方程求解来展开的。

数值计算在数学上对理论的猜测也有指导作用。这个我也不太了解。比如，矩阵的谱半径和什么范数的关系，直接分析有点难猜，算出来就可以比一比啦。

在工程上可以说没有能脱离数值分析的。比如快速傅里叶变换就是频谱分析常用的;而现在医学影像学的CT，PET，MRI的影像增强等图像处理PDE方法就要用离散方法化为矩阵问题求解;我帮忙做过生化的实验分析：半透膜的浓度分析，就是一滴药在什么时刻什么位置的弄度是多少，其实就是热传导方程的数值解。现在的天气预报怎么得到的，数值分析啊，想把预报准些，把离散的网格分的细些，那样就要算得更快存储更大的计算机，国家为什么造超级计算机？不是用来玩星际2，wc3，wow的，那些只是娱乐功能而已。当然了这个什么导弹，飞机，要算每个点的受力怎么办，风洞实验不是哪都有的，所以算就更方便。中国数值也不错。至少可以吹吹有限元，这个在模态分析中好像有用，我见过用它去研究米国的f16的。其他的我就不清楚了。

如果是学数学的，就要加具体应用背景，数值分析虽说有用但是编程能力也是要跟上的。如果是其他专业的，这个就是工程软件的里面那些事，现在学会了，可以省点钱，还能针对自己具体的问题自己编，而不是要套模板，那些条件可以使变的。

问题二：数值分析在现实中有哪些应用 搞机器人和航空航天的用得最厉害了

问题三：数值分析在现实中有哪些应用 最简单的是图像边缘的提取

然后可以做模式识别，伪影去除，三维模型的重建，图像处理方面都算数值分析

要简单的？自己构造一个黑白图像，比如圆形，然后用算法把圆形的边缘识别出来，没了

问题四：实分析和数值分析在金融领域都有啥用哪个更有用一些 这个还真看你将来做啥。做到比较高端的像model risk vetting，risk ysis，实分析非常重要。基本上所有东西都是从ito's lemma开始的。

数值分析同样也很重要。贯彻几乎金融领域绝大多数分析岗位。甚至一些咨询公司、财会专业也需要。

总的来说，实分析走高精尖路，有可能用不上。但你一旦有机会进入这些岗位，你不会实分析肯定不行。而数值分析没那么高端，但是非常有用。就算将来你不做金融，也很有可能用处。

PS: 某些方面上，实分析和数值分析是有重合部分的。两者不是100%独立的。

问题五：数值分析 特征值和特征向量的计算 有什么用处 要求初始值（向量v0）含有主特征值对应的特征向量x1方向上的某一分量，此时初始值（向量v0）才能经过迭代得到主特征值及其对应的特征向量x1

也就是说，v0与x1不正交，

或者说将v0用矩阵A（nn）的n个线性无关的特征向量x1,x2,xn表示时：v0=a1x1+a2x2++anxn，系数a1不等于零

一般的，当不清楚x1的时，将初值取成v0=（1,1,1）时，一定满足这一条件

问题六：数值分析在实际中有什么应用 急求急求 在线等！ 最简单的是图像边伐的提取

然后可以做模式识别，伪影去除，三维模型的重建，图像处理方面都算数值分析

要简单的？自己构造一个黑白图像，比如圆形，然后用算法把圆形的边缘识别出来，没了

问题七：数值分析哪种软件哪种好用 在哪里可以下载这些破解版或绿色版软件，其软件各自应用起来有什么优缺点请问这些软件的应用哪些教程好用点有人 说 :数值模拟分析只是用来忽悠不懂数值模拟的人的是否真是这样这些软件近似解的相对模拟精确程度怎么样 怎样提高其解的真实性与准确性能否提供实例

问题八：matlab在数值分析中的应用有哪些 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。　　MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。　MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作： ● 数值分析　● 数值和符号计算　● 工程与科学绘图　● 控制系统的设计与仿真　● 数字图像处理 技术　● 数字信号处理 技术　● 通讯系统设计与仿真 ● 财务与金融工程　MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。

问题九：数值分析有什么作用？ 数学中的数值分析的详细作用在哪些方面？请举例一下 谢谢 数值分析也叫计算方法，因为有些方程是没有解析解就是数学表达式，或者工程上并不关心抽象的表示而是更关心数值结果，加上现在的计算机能力的提升，所以怎么在计算机里解决问题就变为矩阵计算问题。要算得快，算得准，还要节省存储空间。而其他问题要怎么离散变为矩阵也是要研究的问题。所以大部分问题是围绕矩阵方程求解来展开的。

数值计算在数学上对理论的猜测也有指导作用。这个我也不太了解。比如，矩阵的谱半径和什么范数的关系，直接分析有点难猜，算出来就可以比一比啦。

在工程上可以说没有能脱离数值分析的。比如快速傅里叶变换就是频谱分析常用的;而现在医学影像学的CT，PET，MRI的影像增强等图像处理PDE方法就要用离散方法化为矩阵问题求解;我帮忙做过生化的实验分析：半透膜的浓度分析，就是一滴药在什么时刻什么位置的弄度是多少，其实就是热传导方程的数值解。现在的天气预报怎么得到的，数值分析啊，想把预报准些，把离散的网格分的细些，那样就要算得更快存储更大的计算机，国家为什么造超级计算机？不是用来玩星际2，wc3，wow的，那些只是娱乐功能而已。当然了这个什么导弹，飞机，要算每个点的受力怎么办，风洞实验不是哪都有的，所以算就更方便。中国数值也不错。至少可以吹吹有限元，这个在模态分析中好像有用，我见过用它去研究米国的f16的。其他的我就不清楚了。

如果是学数学的，就要加具体应用背景，数值分析虽说有用但是编程能力也是要跟上的。如果是其他专业的，这个就是工程软件的里面那些事，现在学会了，可以省点钱，还能针对自己具体的问题自己编，而不是要套模板，那些条件可以使变的。

问题十：在数值分析中span是什么意思 哈哈 如果说S span V的话意思就是S里面的元素包含足够多的不线性相关的元素，并且这些元素可以成为V的basis（基）。 比如，S={(1,0) (0,1) (2,3)}的话S明显span R2，因为前两个元素就是R2的标准基。 span作为动词的意思是“包括，遍及“。这对于数学很好理解。S span V的话S里面的元素是足够把整个V都”遍及“的，那么他一定包含足够多linear independent的元素能成为V的基。也就是V里面任何元素都能用S里面的来表示，这就是”遍及“的含义。 信我吧我是留学生也是alevel学过来的 不懂追问

您好，不知您的年龄和症状？冠状动脉CTA（可见台阶状伪影），报告结果：左冠状动脉主干分叉处、前降支中段见钙化及软斑块影，管腔轻度狭窄。对于您的描述，回答您的疑问：

1、软斑块和管腔狭窄是哪些因素引起的，对于冠心病主要致病因素有：高热量、高脂肪、高糖饮食，吸烟，高血脂，高血压，糖尿病，肥胖，体力活动过少，紧张脑力劳动，情绪易激动，精神紧张，中老年以上男性，高密度脂蛋白过低，凝血功能异常等。少数病例可能有家族性遗传因素。与血脂高有一定的关系。对于现在的检查结果，必要时检查冠脉造影看一下，消除软斑块和管腔狭窄要积极药物治疗。

2、在冠状动脉主干分叉处和前降支中段在心脏系统中起什么作用，直接关系到那些功能？为心脏输送血液进而补充营养的血管叫做冠状动脉，它们是从主动脉发出的第一对分支，我们分别称之为左、右冠状动脉；左冠状动脉主干继续分成左前降支和左回旋支两个主要分支；左冠状动脉前降支、左回旋支和右冠状动脉即人们常常所说的三支冠状动脉。当这些血管由于某些原因发生了严重粥样硬化进而造成血管腔过度狭窄甚至由于合并血栓形成导致血管腔部分或完全阻塞时，冠状动脉血流受阻，心脏血液和氧气的输送发生障碍，引起供应不足，导致心肌缺血，甚至心肌坏死，

3、根据报告，除了吃药治疗外，在平常生活中应注意些生么？ 除了遗传等自身不可控元素外，冠心病的其他原因都是可以预防的，而且这才是远离冠心病的根本。戒烟、减肥，多参加体力活动和锻炼，平衡膳食，少吃高脂肪高热量的食物，降低血压，控制血脂。

希望我的回答给您带来帮助，祝您健康快乐