發(fā)布時(shí)間：2020-05-25 18:51

【摘要】：P300與多種認(rèn)知功能,如注意力、智力和工作記憶等相關(guān),這些功能的實(shí)現(xiàn)依賴于大尺度腦區(qū)之間的相互作用。盡管依賴于功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)或腦電圖(Electroencephalogram,EEG)的研究已經(jīng)對(duì)P300的信號(hào)源和相應(yīng)的腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了一定的分析,但同步EEG-fMRI相關(guān)的研究還比較少,也缺乏對(duì)應(yīng)于P300大尺度腦網(wǎng)絡(luò)的報(bào)道。實(shí)際上,已有相關(guān)研究報(bào)道了存在于個(gè)體間較大的P300差異性,但差異背后的神經(jīng)機(jī)制仍然不是很清楚。因此,基于同步采集的EEG-fMRI,本文開(kāi)展了P300大尺度腦網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究,主要包括以下三個(gè)方面的內(nèi)容:1、基于空間腦圖譜的P300大尺度網(wǎng)絡(luò)分析。借助Power264腦模板和典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)方法,我們構(gòu)建了相應(yīng)的靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)fMRI大尺度功能網(wǎng)絡(luò)。研究發(fā)現(xiàn),靜息態(tài)大尺度網(wǎng)絡(luò)中,默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(Default mode,DMN)與視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)(Visual)、額頂任務(wù)控制網(wǎng)絡(luò)(Fronto-parietal Task Control,FPN)、顯著網(wǎng)絡(luò)(Salience)等多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)間的交互較強(qiáng),這種良好交互是腦功能得以完成的基礎(chǔ)。從靜息態(tài)切換到任務(wù)態(tài)1時(shí),P300的多個(gè)起源區(qū)域激活,使得FPN的參與更強(qiáng),表現(xiàn)為FPN-Salience的交互作用增強(qiáng);任務(wù)態(tài)2中為了響應(yīng)復(fù)雜任務(wù)持續(xù)進(jìn)行的需求,DMN的核心節(jié)點(diǎn)作用減弱,帶狀蓋回任務(wù)控制網(wǎng)絡(luò)(Cingulo-opercular Task Control,CON)與Salience的連接重新增強(qiáng),加強(qiáng)了和P300誘發(fā)相關(guān)的多個(gè)階段中的信息處理。2、基于組間時(shí)空分解的P300大尺度網(wǎng)絡(luò)分析。我們使用獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)對(duì)fMRI信號(hào)進(jìn)行時(shí)空分解,獲得了大尺度網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)以及相應(yīng)時(shí)間過(guò)程。組間ICA分離出外紋狀/初級(jí)視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)(extrastriate/primary visual network,Extra/Prim VN)、背側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)(dorsal attention network,DAN)、左/右側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)(left/right frontal-parietal network,L/RFPN)、感覺(jué)運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)(somato-motor network,SMN)等11個(gè)與P300相關(guān)的子網(wǎng)絡(luò);基于以上11個(gè)子網(wǎng)絡(luò),我們構(gòu)建了P300大尺度功能網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí),同步EEG數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),目標(biāo)刺激誘發(fā)了清晰的P300波形。我們發(fā)現(xiàn),受試者的P300幅值與P300大尺度網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)、全局效率、局部效率呈顯著負(fù)相關(guān),而與特征路徑長(zhǎng)度呈顯著正相關(guān),意味著幅值更高的個(gè)體在執(zhí)行任務(wù)時(shí),只需要消耗更少的網(wǎng)絡(luò)資源。P300幅值更高的個(gè)體,在靜息態(tài)的大腦更高效,即任務(wù)態(tài)的“起點(diǎn)”更高,因此,任務(wù)態(tài)時(shí)高幅值的個(gè)體反而不需要消耗太多的網(wǎng)絡(luò)資源。3、基于滑動(dòng)時(shí)間窗的P300動(dòng)態(tài)大尺度網(wǎng)絡(luò)分析。我們通過(guò)滑動(dòng)時(shí)間窗截取獨(dú)立成分的時(shí)間序列以構(gòu)建P300功能網(wǎng)絡(luò)。聚類分析結(jié)果顯示,在最優(yōu)窗長(zhǎng)下,P300動(dòng)態(tài)大尺度網(wǎng)絡(luò)可以歸納為2個(gè)不同的模式,即響應(yīng)目標(biāo)刺激的較強(qiáng)功能網(wǎng)絡(luò)連接以及響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)刺激的較弱功能網(wǎng)絡(luò)連接。目標(biāo)刺激對(duì)應(yīng)的大尺度網(wǎng)絡(luò)中,在RFPN表現(xiàn)出更強(qiáng)的偏側(cè)性;且因進(jìn)行辨別任務(wù)時(shí)需要在視野中聚焦注意力,而引起Extra VN更強(qiáng)的參與。作為代償,在標(biāo)準(zhǔn)刺激對(duì)應(yīng)的大尺度網(wǎng)絡(luò)中,LFPN和Prim VN有較強(qiáng)參與。以上響應(yīng)目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)刺激的不同策略也解釋了目標(biāo)刺激和標(biāo)準(zhǔn)刺激誘發(fā)了不同的信號(hào)(目標(biāo)刺激誘發(fā)了一個(gè)清晰的P300波形)。因此,我們可以從P300任務(wù)態(tài)的時(shí)間序列中,更精細(xì)地獲取大腦對(duì)不同刺激反應(yīng)時(shí)對(duì)應(yīng)的大尺度網(wǎng)絡(luò)的信息。
【圖文】：

連接的敏感性和特異性與用于劃分大腦網(wǎng)絡(luò)的框架是否全面和準(zhǔn)確直接相以當(dāng)前基于圖論的功能腦網(wǎng)絡(luò)研究的一大障礙是很難定義構(gòu)成大腦網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)。先驗(yàn)的腦圖譜可以將人腦劃分為各個(gè)功能網(wǎng)絡(luò)，便于我們?cè)谧泳W(wǎng)絡(luò)間的研究全腦的交互模式。構(gòu)建全腦的磁共振靜息態(tài)功能連接的標(biāo)準(zhǔn)方法將體為節(jié)點(diǎn)[64]；使用自動(dòng)解剖標(biāo)記（Anatomical Automatic Labeling,AAL）模板于腦圖譜解剖學(xué)上的區(qū)域形成 90 個(gè)節(jié)點(diǎn)的腦網(wǎng)絡(luò)劃分；正電子發(fā)射斷層成Positron Emission Tomography, PET）和 fMRI 實(shí)驗(yàn)將功能網(wǎng)絡(luò)定義為大腦類型的任務(wù)期間共同激活的區(qū)域[65]。這些方法并不意味著形成與大腦組織的宏觀“單元”，因此不一定能夠形成良好的節(jié)點(diǎn)。將一個(gè)真實(shí)系統(tǒng)模擬為圖果該圖形的節(jié)點(diǎn)不能準(zhǔn)確地表示系統(tǒng)中某個(gè)真實(shí)要素，那么它在圖論里的會(huì)偏離系統(tǒng)的真實(shí)屬性，這個(gè)圖形也就不是一個(gè)準(zhǔn)確的模型。圣路易斯華學(xué) Power 教授團(tuán)隊(duì)提出一種新的定義方法，定義了一組更合適的節(jié)點(diǎn)，一上客服了克服這些障礙。圖 2-1 展示了現(xiàn)有的一些定義功能網(wǎng)絡(luò)的方法和相能網(wǎng)絡(luò)[66]。

實(shí)驗(yàn)為event設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：O157.5;R445.2;R741.044;R338

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 邢如楠;大尺度海氣相互作用與水分循環(huán)[J];水科學(xué)進(jìn)展;1999年03期

2 曾慶宜;;大尺度城市濱江景觀帶設(shè)計(jì)方法初探——以廣州珠江一江兩岸核心段景觀設(shè)計(jì)為例[J];現(xiàn)代園藝;2018年13期

3 劉可晶;劉大為;;超星系團(tuán)間作用力[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2011年35期

4 孫行知;鐘中;江靜;;西北太平洋熱帶氣旋活動(dòng)對(duì)大尺度環(huán)境場(chǎng)影響的線性回歸分析[J];地球物理學(xué)報(bào);2017年03期

5 劉冰;;大連莊河市總體城市設(shè)計(jì)的規(guī)劃實(shí)踐[J];山西建筑;2011年28期

6 謝萍;李明智;劉振翼;;開(kāi)放空間大尺度可燃?xì)庠票y(cè)試技術(shù)探討[J];中國(guó)測(cè)試;2018年08期

7 楊一帆;鄧東;肖禮軍;伍敏;;大尺度城市設(shè)計(jì)定量方法與技術(shù)初探——以“蘇州市總體城市設(shè)計(jì)”為例[J];城市規(guī)劃;2010年05期

8 周賢;杜立紅;李二鵬;;特殊形狀大尺度巖心滲透率測(cè)試方法研究[J];重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年01期

9 胡顯燕;陳瑋;鄧娟;文銀平;;大尺度樓蓋溫度效應(yīng)分析[J];武漢工程大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

10 宋亞新;張發(fā)旺;荊恩春;韓占濤;陳立;沈輝;趙紅梅;;農(nóng)田大尺度土壤水空間變異試驗(yàn)研究[J];水文地質(zhì)工程地質(zhì);2008年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 閆琳;衛(wèi)曉;;大尺度地區(qū)鄉(xiāng)村空間優(yōu)化的技術(shù)探索——以珠三角為例[A];新常態(tài)：傳承與變革——2015中國(guó)城市規(guī)劃年會(huì)論文集（14鄉(xiāng)村規(guī)劃）[C];2015年

2 李銀芳;;黃花機(jī)場(chǎng)一次強(qiáng)雷暴過(guò)程的診斷分析[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2006年年會(huì)“航空氣象探測(cè)、預(yù)報(bào)、預(yù)警技術(shù)進(jìn)展”分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2006年

3 王玨;梁琪瑤;陳燕;;南陽(yáng)市冰雹客觀預(yù)報(bào)方法專家系統(tǒng)[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2006年年會(huì)“災(zāi)害性天氣系統(tǒng)的活動(dòng)及其預(yù)報(bào)技術(shù)”分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 李志超;大尺度激光等離子體相互作用的實(shí)驗(yàn)研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

2 郭偉;夜間燈光數(shù)椐和MODIS數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖研究[D];武漢大學(xué);2015年

3 席建奮;煤炭地下氣化過(guò)程特征場(chǎng)演化規(guī)律研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京);2016年

4 喬磊;大尺度復(fù)雜張拉薄膜結(jié)構(gòu)整體分析理論及其軟件化[D];北京交通大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前9條

1 彭文靜;基于EEG與fMRI多模信息融合的P300大尺度網(wǎng)絡(luò)研究[D];電子科技大學(xué);2019年

2 王振明;大尺度幾何量坐標(biāo)測(cè)量不確定度研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

3 張莉;中國(guó)北方大尺度植被格局研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

4 王忠遠(yuǎn);柴油機(jī)噴油器噴孔內(nèi)空化現(xiàn)象非穩(wěn)態(tài)實(shí)驗(yàn)研究[D];天津大學(xué);2012年

5 李波;超寬帶室內(nèi)信道模型的研究[D];山東大學(xué);2006年

6 徐曉紅;大尺度彈性微球研制與調(diào)剖特性研究[D];中國(guó)石油大學(xué)(華東);2016年

7 辛少輝;水下結(jié)構(gòu)光大尺度三維探測(cè)技術(shù)研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

8 邢松偉;基于SDOG-ESSG的大尺度空間對(duì)象三維建模[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2017年

9 胡顯燕;大尺度樓蓋結(jié)構(gòu)溫度效應(yīng)分析及裂縫控制方法[D];華中科技大學(xué);2005年

，

本文編號(hào)：2680589