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不同状态下脑功能网络特性研究

作　者: 薛绍伟
导　师: 唐一源
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 脑功能网络功能团检测多元模式分析默认模式网络同步似然法
分类号: R318.04
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

近年来,随着功能磁共振和神经电生理技术的开发与利用,人脑活动数据的采集已经成为可能。如何从脑活动数据中发现具有生物学意义的知识及规律,正在成为当前神经信息学理论与实践研究的热点与难点。与此同时,复杂网络的研究在快速发展,在众多领域得到应用,研究者采用相同量化参数,发现一些共有的拓扑结构。人脑功能需要不同的神经环路交互作用才能实现,在复杂网络研究框架下,以交互作用为网络连接,以解剖脑区或电极为网络节点,构造脑功能网络,研究不同状态下的网络拓扑特性,有助于揭示脑内信息加工机制。本论文基于功能磁共振和脑电数据,从复杂网络角度,分别研究了静息状态、冥想状态、任务状态的脑功能网络拓扑特性。论文的主要研究工作及贡献包括以下几个方面：1.研究静息态脑功能网络的非随机拓扑结构。基十静息态功能磁共振数据,采用标准脑模板和偏相关方法来构建人脑功能网络,并进行拓扑结构分析。以最大生成树的方法进行脑网络骨架可视化,结果发现树中央区域主要由默认模式网络和注意网络脑区组成。应用谱平分算法,整个脑网络以划分成大小不同的具有生物学意义的功能团结构,每个团具有相对独立的功能。研究脑网络节点和连接在功能团内部和外部的作用,结果发现处于拓扑中心的核心节点和桥共同形成脑网络信息整合的中心。本研究勾画出人脑功能网络骨架和功能团结构的图谱,有利于我们进一步理解脑内信息加工的功能分割和功能整合机制。2.研究高低频段对静息态脑功能网络的影响。将静息态数据划分为高频段(0.027～0.073Hz)和低频段(0.01～0.027Hz),构建差异化脑功能网络,计算二组频段的低频振荡振幅、局部一致性、功能连通性等量化指标的差异。结果发现,频段差异主要集中在默认模式网络的中线位置和杏仁核功能区域。本研究的差异化脑功能网络的构建方法和频率对脑功能网络影响范围的发现拓展了脑功能网络研究思路。3.冥想状态脑功能网络特性研究。比较一个月冥想训练前后的脑功能网络拓扑特性和连通模式,发现处于大脑自我调节中心的前扣带回脑区的效率呈现增加趋势,而辅助运动区网络指标值呈现下降趋势,这种网络特性的改变可能用米维持通过训练达到的冥想状态。本研究从新的网络视角提供了经验相关的脑功能网络特性改变的实证支持。4.任务状态脑功能网络的差异性研究。基于事件相关电位数据,采用同步似然方法计算电极间的功能关系,分析和比较了在道德两难决策过程中涉及个人和非涉及个人情景下的脑功能网络特性的差别。研究发现,涉及个人情景在右脑有更多更强的长程连接,并且与额叶有关,揭示了脑功能网络的连通模式与道德两难决策中认知和情感间冲突程度的表征有着密切关系。本研究提出道德加工的分布式机制和发现高冲突道德两难的大脑右侧化现象,有助于为任务脑功能网络和道德认知神经科学的研究拓宽思路。总之,本论文对几种典型状态的脑功能网络做了一次系统研究的重要尝试,获得了一些有价值的结果。论文所提的方法和研究结果将促进脑功能网络研究的发展和完善,为笔者未来研究工作奠定了坚实的基础。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-12
1 绪论  12-15
  1.1 研究背景  12-13
  1.2 研究内容及主要贡献  13-14
  1.3 本文的组织结构  14-15
2 脑功能网络的研究概况  15-31
  2.1 一般研究思路  15
  2.2 脑区分割  15-19
    2.2.1 大脑的结构  15-16
    2.2.2 脑功能学说  16-18
    2.2.3 脑图谱  18-19
  2.3 影像数据集  19-23
    2.3.1 功能磁共振成像  20-21
    2.3.2 脑电数据  21-23
  2.4 复杂网络  23-25
  2.5 脑功能网络  25-30
  2.6 本章小结  30-31
3 静息态脑功能网络的非随机结构  31-58
  3.1 引言  31-32
  3.2 研究对象  32-34
    3.2.1 被试情况  32
    3.2.2 数据采集  32
    3.2.3 数据预处理  32-34
  3.3 计算方法  34-39
    3.3.1 最大生成树  34-35
    3.3.2 复杂度  35-36
    3.3.3 脑功能团检测算法  36-39
  3.4 网络特性分析和结果  39-55
    3.4.1 脑功能网络骨架  39-41
    3.4.2 小世界特性  41-43
    3.4.3 网络效率  43-44
    3.4.4 同配系数  44-45
    3.4.5 富人倶乐部现象  45-46
    3.4.6 神经复杂度  46-48
    3.4.7 脑功能团结构检测  48-51
    3.4.8 节点和边的作用  51-54
    3.4.9 脑功能团结构的鲁棒性  54-55
  3.5 本章讨论  55-57
  3.6 本章小结  57-58
4 高低频段脑功能网络差异性研究  58-73
  4.1 引言  58-59
  4.2 研究对象和方法  59-62
    4.2.1 被试情况  59
    4.2.2 数据采集  59
    4.2.3 数据预处理  59
    4.2.4 低频振幅  59-60
    4.2.5 局部一致性  60-61
    4.2.6 功能连通性  61
    4.2.7 阈值脑网络分析  61-62
  4.3 研究结果分析  62-70
    4.3.1 阈值脑网络  62-64
    4.3.2 低频振幅的频段差异  64-65
    4.3.3 局部一致性的频段差异  65-66
    4.3.4 杏仁核连通性频段差异  66-67
    4.3.5 默认模式网络频段差异  67-68
    4.3.6 丘脑网络频段差异  68-70
  4.4 本章讨论  70-72
  4.5 本章小结  72-73
5 冥想相关状态脑功能网络特性研究  73-100
  5.1 引言  73-74
  5.2 相关研究  74-79
    5.2.1 人脑可塑性  74-75
    5.2.2 冥想  75-76
    5.2.3 整体身心调节  76-78
    5.2.4 前扣带回  78-79
  5.3 研究对象和方法  79-87
    5.3.1 被试情况  79
    5.3.2 训练方法  79-80
    5.3.3 数据采集  80
    5.3.4 数据预处理  80
    5.3.5 脑功能网络的构建  80-81
    5.3.6 多元模式分析  81-83
    5.3.7 支持向量机  83-87
  5.4 研究结果分析  87-97
    5.4.1 网络指标选取及定义  87
    5.4.2 网络指标差异  87-94
    5.4.3 连通模式MVPA结果  94-97
  5.5 本章讨论  97-99
  5.6 本章小结  99-100
6 道德两难不同情景脑功能网络差异性研究  100-117
  6.1 引言  100-101
  6.2 道德两难问题  101-102
  6.3 研究对象和方法  102-108
    6.3.1 被试情况  102-103
    6.3.2 刺激材料  103
    6.3.3 实验程序  103
    6.3.4 数据采集和预处理  103-104
    6.3.5 同步似然法  104-106
    6.3.6 脑电网络的构建  106-108
  6.4 研究结果分析  108-114
    6.4.1 行为学结果  108
    6.4.2 功能连通性差异  108-112
    6.4.3 网络节点效率的差异  112-114
  6.5 本章讨论  114-116
  6.6 本章小结  116-117
7 总结和展望  117-120
  7.1 总结  117-118
  7.2 创新点摘要  118
  7.3 展望  118-120
参考文献  120-132
攻读博士学位期间科研项目及科研成果  132-133
致谢  133-134
作者简介  134-135

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