發(fā)布時(shí)間：2020-10-19 19:32

　　 在外部情況的影響下不斷改變腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的能力稱為腦的可塑性。目前隨著腦科學(xué)和大數(shù)據(jù)人工智能等技術(shù)的發(fā)展,人類對(duì)大腦的探索更加深入,這也使得腦可塑性越來越成為科學(xué)家們研究的熱點(diǎn)問題之一。運(yùn)動(dòng)員由于自身的特殊性,每天需要進(jìn)行大量的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),因此為腦可塑性的研究提供了良好的載體和樣本。目前在國(guó)內(nèi)外研究中,很少有針對(duì)運(yùn)動(dòng)員的研究,本文主要以運(yùn)動(dòng)員磁共振結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和彌散張量數(shù)據(jù)為載體,采用基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)的概率追蹤方法建立數(shù)學(xué)模型,并用基于圖論的方法構(gòu)建結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),對(duì)結(jié)構(gòu)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算和分析,建立大腦結(jié)構(gòu)小世界網(wǎng)絡(luò),探索訓(xùn)練引起的腦可塑性變化,從系統(tǒng)水平上為揭示運(yùn)動(dòng)員的腦可塑性機(jī)制提供新的啟示。主要工作如下:1.計(jì)算了基于體素的形態(tài)學(xué)測(cè)量法灰質(zhì)體積和皮層厚度,探索運(yùn)動(dòng)員和普通人在大腦灰質(zhì)體積上和皮層厚度上可塑性特征,結(jié)果表明在小腦、左側(cè)頂葉和左側(cè)扣帶回上,運(yùn)動(dòng)員的灰質(zhì)體積大于普通人的灰質(zhì)體積。另外將灰質(zhì)體積的結(jié)果計(jì)算了左右腦的結(jié)構(gòu)協(xié)變,與概率追蹤得到的纖維結(jié)合起來,發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員和普通人左右腦都具有高度的相關(guān)性。2.基于貝葉斯理論,應(yīng)用概率性追蹤方法追蹤白質(zhì)纖維,重建大腦的纖維分布,并計(jì)算各向異性分?jǐn)?shù),為后續(xù)建立結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)以及小世界網(wǎng)絡(luò)打下基礎(chǔ)。使用雙樣本t檢驗(yàn)尋找運(yùn)動(dòng)員和普通人在腦白質(zhì)纖維上的差異,包括但不限于纖維強(qiáng)度,纖維分布等。結(jié)果表明在運(yùn)動(dòng)相關(guān)腦區(qū)得到了顯著性差異,且左右腦呈現(xiàn)出了一定的對(duì)稱性。3.根據(jù)之前計(jì)算得到的指標(biāo)FA建立結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)小世界模型,利用圖論模型尋找運(yùn)動(dòng)員在大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上和普通人的差異。結(jié)果表明運(yùn)動(dòng)員和普通人腦網(wǎng)絡(luò)都呈現(xiàn)明顯的小世界屬性,在小世界拓?fù)鋵傩�、聚類系�?shù)和局部效率上,運(yùn)動(dòng)員比普通人有明顯的升高,意味著運(yùn)動(dòng)員腦區(qū)之間的聚合程度更緊密,腦網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)性更強(qiáng)。在局部拓?fù)渲笜?biāo)上,在中央前回、丘腦、距狀裂周圍皮層、頂下緣角回、顳中回等區(qū)域的節(jié)點(diǎn)最短路、節(jié)點(diǎn)效率和節(jié)點(diǎn)度有顯著升高;在頂下緣角回和顳中回的節(jié)點(diǎn)度有顯著下降,這些上升和下降都與運(yùn)動(dòng)員長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練有關(guān),腦可塑性得到進(jìn)一步驗(yàn)證。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O157.5
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 磁共振成像簡(jiǎn)介
        1.1.1 功能磁共振成像
        1.1.2 彌散張量成像
    1.2 運(yùn)動(dòng)員腦可塑性簡(jiǎn)介
    1.3 計(jì)算方法簡(jiǎn)述
        1.3.1 基于體素的形態(tài)學(xué)測(cè)量法
        1.3.2 皮層厚度
        1.3.3 概率追蹤
    1.4 本文選題與研究?jī)?nèi)容安排
第二章 大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法
    2.1 基于體素的形態(tài)學(xué)測(cè)量法
        2.1.1 基本方法
        2.1.2 基本步驟
    2.2 基于彌散張量成像的白質(zhì)纖維束追蹤
        2.2.1 彌散的概念
        2.2.2 彌散張量及其計(jì)算
        2.2.3 腦白質(zhì)纖維確定性追蹤基本原理與方法
        2.2.4 腦白質(zhì)纖維概率性追蹤基本原理與方法
    2.3 腦網(wǎng)絡(luò)分析方法
        2.3.1 基于DTI的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 基于圖論的小世界網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 運(yùn)動(dòng)員大腦運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析
    3.1 材料與方法
        3.1.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象
        3.1.2 圖像數(shù)據(jù)采集
        3.1.3 數(shù)據(jù)處理
    3.2 統(tǒng)計(jì)分析
        3.2.1 VBM灰質(zhì)體積差異腦區(qū)
        3.2.2 DTI追蹤結(jié)果
        3.2.3 結(jié)構(gòu)小世界屬性比較
    3.3 結(jié)果討論
    3.4 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)和展望
    4.1 本文總結(jié)
    4.2 前景展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間取得的成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2847627