本文關(guān)鍵詞：基于光學(xué)成像和神經(jīng)電生理的腦功能研究

  更多相關(guān)文章： 激光散斑成像 偏差校正 熵分析 腦卒中 神經(jīng)電生理 局部場電位 皮層腦電

【摘要】：大腦作為人體最重要的器官之一,生理功能復(fù)雜,新陳代謝旺盛。但大腦不能儲備能源物質(zhì),也沒有無氧代謝機制,所以大腦各種功能活動所需的氧和營養(yǎng)物質(zhì)等必須依靠不斷流動的血液提供。一旦腦血流供應(yīng)受阻或者中斷,就會使細胞缺氧,導(dǎo)致腦組織受損甚至壞死,形成中風(fēng)。根據(jù)臨床觀察,缺血性中風(fēng)患者在中風(fēng)前一般會有血管病變。因此本文主要從血管血流監(jiān)測和神經(jīng)系統(tǒng)電生理監(jiān)測兩個角度對腦功能進行研究。血管血流的特征及變化是研究心腦血管疾病的重要生理參數(shù),如果能對腦組織血管血流進行監(jiān)控,可以及時發(fā)現(xiàn)其特征的變化,為了解腦血管疾病的發(fā)病機理、病理過程等提供科學(xué)依據(jù);也可通過采取有效措施,預(yù)防和治療血管類疾病。激光散斑襯比成像技術(shù)可以得到高分辨率的腦皮層血管血流圖像,是研究腦功能的重要工具。但是傳統(tǒng)的激光散斑襯比成像技術(shù)存在各種問題,比如散射特性空間分布不均勻使得對血流速度的估計有較大偏差;只使用了一階和二階統(tǒng)計量使得襯比度值容易受各種因素的噪聲干擾,導(dǎo)致對識別小血管和分析功能性血流變化比較困難。本論文針對第一個問題,提出了基于模型的空間分布不均勻影響的校正方法,并將新方法應(yīng)用于在體大鼠腦皮層血管血流成像中。針對第二個問題,我們提出了一種基于小樣本熵的散斑成像新方法,通過理論推導(dǎo)及仿真實驗得到了熵與曝光時間和血流速度之間的線性模型。我們將基于熵的方法用到電刺激誘發(fā)大鼠腦皮層血流響應(yīng)的功能性成像中,驗證了熵方法在功能性成像中的優(yōu)越性。腦部血管血流的改變往往引起神經(jīng)系統(tǒng)病變,比如腦缺血性中風(fēng)后往往會導(dǎo)致深部腦區(qū)的神經(jīng)元死亡。而神經(jīng)系統(tǒng)病變后的康復(fù)涉及到神經(jīng)元的康復(fù)或者再生,是一個緩慢的過程。盡管激光散斑成像能夠提供高分辨率血管血流成像,但是不能用于神經(jīng)元層面的相關(guān)研究。神經(jīng)電生理方法可以通過監(jiān)控神經(jīng)元的電活動,分析腦組織損傷和恢復(fù)情況,對于揭示神經(jīng)系統(tǒng)在生理和病理條件下的功能狀態(tài)具有重要意義。在臨床上,通常只能使用非侵入式EEG信號對病人進行監(jiān)控,因此很難知道深部腦區(qū)的神經(jīng)元恢復(fù)情況。隨著對神經(jīng)環(huán)路研究的深入,已有研究表明大腦不同腦區(qū)之間存在一定信息傳遞,主要通過神經(jīng)環(huán)路完成。在本研究中,我們通過監(jiān)測大鼠大腦短暫缺血性中風(fēng)模型后腦皮層和紋狀體神經(jīng)電活動的變化,探索能否從EEG信號提取有效信息反映紋狀體區(qū)的損傷及功能康復(fù)情況。通過實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,我們得到了如下結(jié)論:1、EEG功率峰值頻率的變化趨勢與腦組織梗死趨勢和動物行為學(xué)評分變化趨勢高度一致。2、EEG信號的Alpha頻段與LFP的Low Gamma頻段的能量變化趨勢表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性,提示了腦損傷后大腦功能可由EEG信號的某些特征來評價。
【關(guān)鍵詞】：激光散斑成像 偏差校正 熵分析 腦卒中 神經(jīng)電生理 局部場電位 皮層腦電
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 重要符號說明10-13
• 第一章.緒論13-21
• 1.1 腦功能監(jiān)護的重要意義13-15
• 1.2 腦皮層血流的激光散斑襯比成像15-17
• 1.3 腦功能的神經(jīng)電生理檢測17-18
• 1.4 本論文的主要研究內(nèi)容和意義18-19
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章.激光散斑襯比成像中組織散射特性空間分布不均勻的偏差校正21-31
• 2.1 引言21-22
• 2.2 仿真實驗22-24
• 2.3 在體成像系統(tǒng)24-26
• 2.4 在體血管網(wǎng)絡(luò)成像26-27
• 2.5 在體功能性血流成像27-29
• 2.6 本章總結(jié)29-31
• 第三章.基于小樣本熵分析的激光散斑成像31-39
• 3.1 引言31-32
• 3.2 仿真血流實驗32-35
• 3.3 在體血管網(wǎng)絡(luò)成像35-37
• 3.4 在體功能性血流響應(yīng)成像37-38
• 3.5 本章總結(jié)38-39
• 第四章.活體電生理記錄技術(shù)監(jiān)測腦卒中后腦功能的狀態(tài)39-61
• 4.1 引言39-40
• 4.2 實驗材料與方法40-45
• 4.3 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果45-58
• 4.4 討論與分析58-60
• 4.5 本章總結(jié)60-61
• 第五章.全文總結(jié)61-63
• 5.1 本論文的主要內(nèi)容和結(jié)論61
• 5.2 研究展望61-63
• 參考文獻63-73
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開發(fā)表的論文73-74
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間所作的項目74-75
• 致謝75

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本文編號：769512