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基于寬視野腦功能成像技術(shù)的視覺面孔與物體識別的腦機制研究

發(fā)布時間:2017-03-21 10:11

  本文關(guān)鍵詞:基于寬視野腦功能成像技術(shù)的視覺面孔與物體識別的腦機制研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:視覺研究是腦認知中不可或缺的一個重要組成部分,但是,當前關(guān)于視覺的研究普遍的將視野局限在了中心,對于周邊視野的認知機制尚未完善。產(chǎn)生這一現(xiàn)象在很大程度上是因為視覺提示設(shè)備的限制。為了打破這一束縛,本文進行了卓越的探究。本文首先介紹了一套可以120°呈現(xiàn)圖像刺激的、在功能核磁共振設(shè)備中應(yīng)用的寬視野成像系統(tǒng)。此系統(tǒng)的研發(fā)使得關(guān)于人類視覺的研究更加接近客觀世界,得出的結(jié)論也更具有指導(dǎo)意義;之后,利用這套成像設(shè)備進行了在寬視野的條件下,人腦對不同種類刺激在不同偏心角度的認知偏好的研究。得出在寬視野的條件下,側(cè)視覺皮質(zhì)區(qū)域?qū)Σ煌拇碳しN類具有偏心角度的偏好性的結(jié)論;隨后,我們將注意力集中在人腦對于人臉的面部表情的識別機制上,從行為學(xué)實驗中得出對于所有表情來說,均有從中心到周邊,正確率越來越低,反應(yīng)時越來越長的特點;在周邊視野,被試對于高興表情的認知能力最高,對厭惡表情的認知能力最低的結(jié)論。本文基于BrainVoyager QX軟件進行數(shù)據(jù)處理,采用一般線性模型(General Linear Model)對功能像數(shù)據(jù)進行處理,運用支持向量機(Support Vector Machine)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類。探尋在寬視野的條件下,人腦在不同任務(wù)下的激活模式,為人類視覺認知研究、人類精神及神經(jīng)疾病的診療以及機器人視覺的研究做出貢獻。
【關(guān)鍵詞】:功能核磁共振成像 寬視野 腦功能成像設(shè)備 刺激種類 偏心角偏好 側(cè)視覺皮質(zhì)區(qū)域 面部表情
【學(xué)位授予單位】:北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:R338.3
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 緒論9-18
  • 1.1 研究目的和意義9-10
  • 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢10-17
  • 1.2.1 寬視野視覺及設(shè)備的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢10-16
  • 1.2.2 面部表情識別的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢16-17
  • 1.3 本章小結(jié)17-18
  • 第2章 寬視野技術(shù)簡介18-32
  • 2.1 視覺信號發(fā)生單元19-20
  • 2.2 視覺信號接收單元20-22
  • 2.3 調(diào)節(jié)裝置22-25
  • 2.3.1 視覺信號呈現(xiàn)屏幕的調(diào)節(jié)22-23
  • 2.3.2 被試者焦距的調(diào)節(jié)23
  • 2.3.3 立體視覺信號的調(diào)節(jié)23-25
  • 2.4 驗證實驗25-30
  • 2.5 本章小結(jié)30-32
  • 第3章 寬視野條件下,,人腦對不同種類刺激的偏心角度偏好性的研究32-54
  • 3.1 實驗方法32-34
  • 3.1.1 被試32
  • 3.1.2 刺激與實驗方法32-34
  • 3.2 行為學(xué)數(shù)據(jù)處理34-35
  • 3.2.1 交互作用與主效應(yīng)34
  • 3.2.2 多因素方差分析的統(tǒng)計原理34-35
  • 3.3 fMRI數(shù)據(jù)處理35-48
  • 3.3.1 fMRI信號的特點36-37
  • 3.3.2 fMRI數(shù)據(jù)的預(yù)處理37-42
  • 3.3.3 功能數(shù)據(jù)處理42-48
  • 3.4 結(jié)果分析48-53
  • 3.4.1 行為學(xué)數(shù)據(jù)分析48-49
  • 3.4.2 fMRI數(shù)據(jù)分析49-51
  • 3.4.3 利用支持向量機(SVM)分類LO-1 與LO-2 區(qū)域51-53
  • 3.5 本章小結(jié)53-54
  • 第4章 寬視野條件下,面部表情的識別機制的研究54-61
  • 4.1 實驗方法54-57
  • 4.1.1 被試56
  • 4.1.2 刺激與實驗方法56-57
  • 4.2 結(jié)果分析57-58
  • 4.3 fMRI實驗與數(shù)據(jù)分析方法展望58-60
  • 4.3.1 fMRI實驗與數(shù)據(jù)分析規(guī)劃58-59
  • 4.3.2 支持向量機(SVM)59-60
  • 4.4 本章小結(jié)60-61
  • 結(jié)論61-63
  • 參考文獻63-67
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單67-68
  • 致謝68

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張得龍;梁碧珊;文學(xué);黃瑞旺;劉鳴;;視覺表象可視化——視覺表象研究的新途徑[J];心理科學(xué);2014年03期

2 童莉;王理軍;鄭載舟;閆鑌;;基于多體素模式分析的fMRI視覺解碼研究綜述[J];信息工程大學(xué)學(xué)報;2015年01期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 沈國華;人腦磁共振成像數(shù)據(jù)的多元模式分類分析[D];華東師范大學(xué);2014年


  本文關(guān)鍵詞:基于寬視野腦功能成像技術(shù)的視覺面孔與物體識別的腦機制研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:259482

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