隨著非侵入腦刺激（non-invasive brain stimulation,NIBS）技術的發(fā)展,經(jīng)顱直流電刺激（transcranial direct current stimulation,tDCS）這項看似簡單的刺激手段,正被廣泛地應用于各種領域,包括神經(jīng)障礙、神經(jīng)康復和認知增強,研究發(fā)現(xiàn),tDCS對改善人類各種形式的學習效果都有著一定的作用,tDCS在誘導突觸的可塑性上,具有明顯的優(yōu)勢,陽極刺激對于神經(jīng)元細胞興奮性的調(diào)節(jié)以及陰極刺激對于神經(jīng)元細胞抑制性的作用已被證實為經(jīng)顱電刺激（transcranial current stimulation,tCS）的刺激機制。然而,由于tDCS的作用過程會誘發(fā)顱內(nèi)復雜的電場分布,且電極參數(shù)、電極配置、人的大腦結構的差異性等因素也會使得刺激結果具有很大的差異,這也是影響刺激的準確度的重要因素。本論文基于實現(xiàn)tDCS的靶向性刺激,提升刺激的精確度的目的,首先通過建立真實頭模型的方法,研究了各個電極配置下的電場分布特性情況,并結合此項研究結果,對整個大腦進行電極配置優(yōu)化,希望在刺激目標腦區(qū)的條件下,獲得更好的刺激電極組合和注入電流的強度,從而... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

正負電極刺激對神經(jīng)元靜息電位的影響

（www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm）工具包的 nii 數(shù)據(jù)，在轉換后的文件中，除原始文件外，可獲得保留了完整的頭部信息的文件與切除大腦以外區(qū)域的兩個文件，為了保證后續(xù)研究結果的準確性與完整性，選取了保留完整頭部信息的 nii 文件，為下一步的模型構建工作做準備。2.2.3 磁共振圖像的分割圖像的分割采用 Matlab 下的 SPM12 工具包對 T1 像數(shù)據(jù)進行處理。SPM12 圖像分割以高斯混合模型為基礎，高斯混合模型是廣泛應用于組織分類的算法。在分割腦組織的過程中，通過對影像數(shù)據(jù)的體素級處理，提取各個組織的特異性，從而得到各個組織結構的先驗概率（該概率通常由對參與實驗者的大量計算獲得，SPM12 工具包中，分別包含了亞洲人與歐洲人的模型），并結合圖像配準等，完成組織分割，通過這樣的分割，得到了頭部的各個腦組織的初步成分，如圖 2.1 所示，為分割得到的各組織基礎圖像，從左到右依次為：頭皮、顱骨、灰質(zhì)（greymatter，GM）、白質(zhì)（whitematter，WM）、腦脊液（cerebrospinal fluid，CSF）。

1）能夠按照結構的復雜程度，建立自適應性的四面體、六面體混合優(yōu)化模型；2）能夠采用水平集方法有效地分割出磁共振成像（magnetic resonance imagingMRI）中的不同組織結構；3）能夠將不同的模型最優(yōu)化地拼接在一起，設置接觸部位無縫、無重疊；4）可適用于具有復雜邊界的幾何實體，并得到高保真度和精確性的表面重建模型；5）采用了獨特的劃分網(wǎng)格技術，并可同時進行網(wǎng)格質(zhì)量檢測和修復錯誤。在本次建模中，即利用此軟件實現(xiàn)頭模型的建立。在該軟件中主要分成以下三個部分：1）ScanIP：主要負責完成圖像的處理、分割、圖像可視化和測量；2）ScanCAD：主要完成各部分模型的組合，準確地形成自適應網(wǎng)格與可視化。3）ScanFE：通過自動化、穩(wěn)健的多部分體 FE&CFD 網(wǎng)格算法實現(xiàn)模型的網(wǎng)格化過程。三者之間在使用過程中的關系如圖 2.2 所示。ScanIPCAD，STLCT，MRI


本文編號：3408518