決策是人類(lèi)高級(jí)認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的熱門(mén)研究課題之一,它在經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)和人工智能等方面具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。但是,當(dāng)前研究對(duì)決策過(guò)程的大腦神經(jīng)機(jī)制還缺乏深入的了解。決策作為高級(jí)認(rèn)知過(guò)程,它涉及多個(gè)大腦區(qū)域間的信息交互,而且決策信息的加工一般在毫秒級(jí)時(shí)間尺度內(nèi)完成。腦電（Electroencephalogram,EEG）因其具有采集便捷、無(wú)創(chuàng)且時(shí)間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于大腦認(rèn)知科學(xué)的研究中。因此,本研究基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,利用腦網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)來(lái)揭示決策信息的處理機(jī)制。針對(duì)決策過(guò)程中動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息、不同決策反應(yīng)的信息加工機(jī)制、不同群體或情緒特質(zhì)間的決策策略差異、以及被試行為的干預(yù)和預(yù)測(cè)模型,我們展開(kāi)了系統(tǒng)性的研究。本文的主要工作如下:1)基于大尺度時(shí)變網(wǎng)絡(luò)分析方法,對(duì)決策不同階段的網(wǎng)絡(luò)模型以及不同決策反應(yīng)（接受或拒絕）間的差異網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探索。研究發(fā)現(xiàn)接受和拒絕反應(yīng)涉及不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):被試接受不公平方案時(shí),大腦有著更強(qiáng)的源于視覺(jué)皮層到額葉的自下而上的信息流向;被試拒絕不公平方案時(shí),大腦呈現(xiàn)更強(qiáng)的源于額葉到頂枕葉的自上而下的信息流向。同時(shí)我們使用經(jīng)顱磁刺激（Transcranial magnetic ... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【圖文】：

本論文總體結(jié)構(gòu)的分布

第二章決策信息加工的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式17圖2-1最后通牒任務(wù)的實(shí)驗(yàn)流程。被試需要做出決策：接受或拒絕提議的方案2.2.3EEG數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，被試單獨(dú)坐在一個(gè)屏蔽室，同時(shí)要求被試在EEG數(shù)據(jù)采集過(guò)程中避免身體部位劇烈運(yùn)動(dòng)。在采集靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)時(shí)，要求被試處于閉眼安靜放松的狀態(tài)，不能瞌睡和胡思亂想；在采集UG任務(wù)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，要求被試集中注意力，對(duì)呈現(xiàn)在電腦上的刺激根據(jù)自己的評(píng)估做出決策反應(yīng)。在整個(gè)EEG數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，我們采用的腦電采集儀器是德國(guó)BrainProductsGmbH64導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)。這些電極按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的10-20系統(tǒng)來(lái)放置，數(shù)據(jù)采樣率為500Hz。設(shè)置的在線帶通濾波范圍是0.01-100Hz。電極FCZ和AFZ分別作為儀器的參考和接地電極。眼電通過(guò)一個(gè)額外電極來(lái)記錄，它位于左眼正上方來(lái)檢測(cè)被試眼睛運(yùn)動(dòng)情況。在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，所有電極的電阻始終控制在5kΩ以下。2.2.4EEG數(shù)據(jù)分析圖2-2介紹了本章節(jié)EEG數(shù)據(jù)分析流程，主要包含EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理、MFN分析、時(shí)變網(wǎng)絡(luò)分析、分類(lèi)模型和TMS中的快速爆發(fā)刺激（Thetaburststimulation,TBS）對(duì)應(yīng)的干預(yù)模型。相應(yīng)細(xì)節(jié)介紹如下。2.2.5EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)態(tài)EEG預(yù)數(shù)據(jù)包含平均參考，1-20Hz帶通濾波，對(duì)[-200,800]毫秒的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段（刺激方案呈現(xiàn)前200毫秒至呈現(xiàn)后800毫秒），對(duì)[-200,0]毫秒的數(shù)據(jù)進(jìn)行基線校正（0毫秒表示刺激方案呈現(xiàn)）以及偽跡去除（±60V作為偽跡閾限值）。這一系列預(yù)處理為后續(xù)用于分析的EEG數(shù)據(jù)提供了質(zhì)量保障。

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文18圖2-2EEG數(shù)據(jù)分析流程：EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理和時(shí)變網(wǎng)絡(luò)分析2.2.6MFN在不公平方案下，被試接受和拒絕的決策反應(yīng)所對(duì)應(yīng)的ERP是分別在這兩種條件下所有trial平均后的結(jié)果。MFN的幅值和潛伏期是在Fz電極上（此電極對(duì)MFN反應(yīng)最為敏感）提取得到的[28,108]。我們定義MFN幅值為最高峰前后共20毫秒的幅值平均，其相應(yīng)的潛伏期定義為在方案呈現(xiàn)到MFN峰值出現(xiàn)的時(shí)間間隔（如圖2-3所示）。


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