自2011年引入功能性超声成像以来，超声成像逐渐成为一种主要的神经成像方式。这项技术已经导致神经科学领域出现了一个快速发展的研究领域。最近在高影响力期刊上发表的三篇关于成像模式的文章支持这一观点。这些文章引用了该方法的基本方面以及在临床研究中的应用方面的主要科学进展。
临床上，功能性超声成像通过检测与神经元活动相关的脑血流来描绘脑活动。
与此同时，视觉研究所(institute de la Vision)的一个研究团队已经对神经血管耦合进行了数年的研究。准确地说，神经血管耦合的研究包括在介观和显微镜尺度上检查结合神经活动和血管流动的细胞机制。
并且，与巴黎医学物理实验室和Patrick dew实验室联合，该研究小组进行了这项研究，以检查记录在单个体素中的超声波信号与同一体素中的神经元活动之间的联系。该团队通过联合记录功能性超声成像和双光子显微镜测量来做到这一点。
通过自动学习，建立了最优的传递函数。这使得从感官刺激预测功能性超声成像成为可能。
同时，利用神经血管耦合确定传递函数是必要的。这是因为这些功能一方面可以改善人类成像的数据处理。同时，另一方面，这些功能可以用来监测脑血管功能随时间的变化。
发表在《美国科学院院刊》(PNAS)上的一项研究揭示了神经网络的存在，这种神经网络在人类中被称为默认模式网络。
