本文關(guān)鍵詞：基于腦電的數(shù)學(xué)天分青少年認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為自然科學(xué)的基石,數(shù)學(xué)影響并改變著當(dāng)今以科技為發(fā)展導(dǎo)向的世界。教育和心理學(xué)領(lǐng)域的調(diào)查研究指出,數(shù)學(xué)天分青少年擁有優(yōu)秀的問題解決能力和創(chuàng)造力,他們有望成為未來科學(xué)、工程、技術(shù)等領(lǐng)域的佼佼者與創(chuàng)造者。針對這個群體的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究涉及多個領(lǐng)域的交叉合作,包括教育學(xué)、心理學(xué)、腦功能成像技術(shù)以及神經(jīng)數(shù)據(jù)的處理與分析技術(shù)等。在對數(shù)學(xué)天分青少年的大腦結(jié)構(gòu)及功能分析的基礎(chǔ)上,大量研究集中表明,優(yōu)異的前額皮質(zhì)功能、增強(qiáng)連接的額-頂腦網(wǎng)絡(luò)、大腦兩半球?qū)ΨQ的雙側(cè)額-頂信息處理系統(tǒng)以及在認(rèn)知過程中對神經(jīng)資源的高效利用構(gòu)成了數(shù)學(xué)天分青少年基本認(rèn)知神經(jīng)特點。其中,增強(qiáng)連接的額-頂網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是數(shù)學(xué)天分大腦“特有”的神經(jīng)機(jī)制。另一方面,針對數(shù)學(xué)天分大腦的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究仍有尚未解決的問題和有待挖掘的領(lǐng)域。具體地說,過去高時間分辨率腦電(electroencephalography, EEG)研究僅僅在大腦神經(jīng)活動的特征頻帶分析了被試的神經(jīng)響應(yīng)腦區(qū)、響應(yīng)強(qiáng)度或者EEG功率變化的功能偏側(cè)性。而近年發(fā)展起來的功能磁共振腦成像(functional magnetic resonance imaging,FMRI)技術(shù)盡管更加準(zhǔn)確定位了數(shù)學(xué)天分大腦的事件相關(guān)腦激活區(qū)和腦網(wǎng)絡(luò)的連接性,卻缺乏大腦活動精確的時間信息。并且,針對數(shù)學(xué)天分能力相關(guān)的神經(jīng)效能發(fā)生的腦區(qū)定位仍未有明確的結(jié)論。針對上述問題以及青少年的數(shù)學(xué)思維特點,本課題分別設(shè)計了一個詞語演繹推理實驗任務(wù)和—個數(shù)字歸納推理實驗任務(wù),并采集了11個數(shù)學(xué)天分青少年(數(shù)學(xué)天分組)和13個一般數(shù)學(xué)能力高中生(對照組)的EEG數(shù)據(jù)。本研究的數(shù)據(jù)分析主要從三個方面來進(jìn)一步挖掘數(shù)學(xué)天分大腦的神經(jīng)特征,包括數(shù)學(xué)天分青少年在邏輯推理任務(wù)中事件相關(guān)低頻神經(jīng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的重組能力,高頻神經(jīng)信號構(gòu)成的相位同步性額-頂網(wǎng)絡(luò)的功能綁定能力,以及數(shù)學(xué)天分相關(guān)的神經(jīng)效能腦區(qū)定位。1)事件相關(guān)低頻皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò)功能重組和全局神經(jīng)元工作區(qū)研究。大腦神經(jīng)活動的θ(4-8Hz)頻帶振蕩涉及了認(rèn)知負(fù)荷與記憶表現(xiàn),同時構(gòu)成大范圍的神經(jīng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。據(jù)此,在EEG溯源技術(shù)與圖論分析基礎(chǔ)上,本研究調(diào)查并比較了分組被試從靜息態(tài)到演繹推理過程中0頻帶皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲亟M能力差異,而且分析比較了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M后形成的推理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異。此項研究發(fā)現(xiàn),從靜息態(tài)到推理任務(wù)中,數(shù)學(xué)天分被試顯示了更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重組,并且重組后其推理相關(guān)功能網(wǎng)絡(luò)度量值表現(xiàn)為更加強(qiáng)烈的“全局工作區(qū)”配置模式。單試次相關(guān)分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)天分大腦0網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的“工作區(qū)”配置與他們大腦額葉中線0頻帶(fm θ)功率響應(yīng)呈現(xiàn)了輕度相關(guān)性。由于fm θ響應(yīng)被認(rèn)為是認(rèn)知事件中個體神經(jīng)努力的外在指標(biāo),本研究認(rèn)為,在邏輯推理任務(wù)中,通過對工作負(fù)荷更強(qiáng)的努力性中央執(zhí)行操作,數(shù)學(xué)天分青少年大腦驅(qū)動了一個增強(qiáng)的任務(wù)相關(guān)全局神經(jīng)元工作區(qū),其在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上表現(xiàn)為實時高度整合的額-頂信息處理網(wǎng)絡(luò)。2)事件相關(guān)高頻額-頂網(wǎng)絡(luò)功能綁定研究。大腦μ頻帶(30-60 Hz)神經(jīng)活動涉及了感覺、知覺、記憶和高級認(rèn)知等過程,并可以在腦區(qū)之間起到同步性綁定(binding-by-synchrony)的信息交流作用。據(jù)此,本研究調(diào)查并比較了分組被試在執(zhí)行演繹推理任務(wù)時γ頻帶同步性網(wǎng)絡(luò)在額-頂腦區(qū)間功能綁定水平差異。分析內(nèi)容包括γ頻帶皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的功能連接性、額-頂網(wǎng)絡(luò)連接重組的靈活性以及額-頂腦區(qū)神經(jīng)信號鎖相持續(xù)期的自組織臨界性(self-organization criticality, SOC).此項研究發(fā)現(xiàn),與對照組被試相比,數(shù)學(xué)天分青少年的高頻同步性網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出更高的額-頂整合水平,具體表現(xiàn)為γ網(wǎng)絡(luò)全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更低的模塊性,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)額-頂皮質(zhì)頂點之間連接邊更高的“連接橋”作用,以及感覺運動區(qū)節(jié)點更低的“連接器型”中樞作用。時間域分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)天分被試能夠維持額-頂皮質(zhì)信號間更加穩(wěn)定的鎖相活動,同時又表現(xiàn)出更加靈活的額-頂網(wǎng)絡(luò)連接邊重組。并且,他們額-頂皮質(zhì)信號間長鎖相持續(xù)期(phase locking interval, PLI) (35ms)在冪律(power-law)模型參數(shù)擬合中遵循了更加廣泛的臨界性分布。綜合以上結(jié)果,本研究認(rèn)為,數(shù)學(xué)天分大腦額-頂皮質(zhì)區(qū)之間更高臨界性的丫頻帶鎖相分布機(jī)制代表了一種相對優(yōu)化的同步性綁定模式,因為這種模式既維持了γ額-頂網(wǎng)絡(luò)在時間域穩(wěn)定的連接性,同時也增強(qiáng)了額-頂網(wǎng)絡(luò)連接重組的適應(yīng)能力。3)數(shù)學(xué)天分大腦神經(jīng)效能腦區(qū)定位研究。根據(jù)神經(jīng)效能發(fā)生的三個影響因素(任務(wù)復(fù)雜度、數(shù)學(xué)能力水平和短期學(xué)習(xí)效應(yīng)),本研究在15個被試中(7個數(shù)學(xué)天分被試和8個一般能力對照被試)調(diào)查并分析了數(shù)學(xué)天分大腦神經(jīng)資源被高效操作的腦區(qū)位置。以任務(wù)誘發(fā)的40Hz范圍γ頻帶功率響應(yīng)(gamma-band response, GBR)來量化被試神經(jīng)激活水平,本研究發(fā)現(xiàn),在數(shù)字歸納推理任務(wù)的早、中、晚期,在不同復(fù)雜度水平的任務(wù)中,在不同的數(shù)學(xué)能力組中,本實驗分別產(chǎn)生了多個統(tǒng)計上有顯著差別的GBR腦力激活狀態(tài)。隨后,本研究為每個腦力激活狀態(tài)構(gòu)建了相應(yīng)的GBR特征集。在每個實驗因素影響下的成對GBR特征集之間,本研究通過一種基于順序向前浮動搜索算法(sequential forward floating search algorithm, SFFS)的特征子集選擇方法確定了一個“最佳”EEG電極組合,該電極組合能夠在GBR腦力狀態(tài)之間獲得最高單試次樣本分類準(zhǔn)確率。結(jié)合γ頻帶皮質(zhì)源信號的分析結(jié)果,此項研究發(fā)現(xiàn),在數(shù)字歸納推理任務(wù)中,數(shù)學(xué)天分青少年靈活操作了一個右偏側(cè)額-頂系統(tǒng),其中雙側(cè)額上回、右額下回、雙側(cè)感覺運動區(qū)以及右顳區(qū)為數(shù)學(xué)天分大腦神經(jīng)效能發(fā)生的最大化腦區(qū)。本課題的時間域動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果進(jìn)一步發(fā)展了神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域?qū)?shù)學(xué)天分大腦額-頂網(wǎng)絡(luò)的研究。并且,本課題以SFFS算法得到的神經(jīng)效能腦區(qū)定位結(jié)果可能為未來通過腦機(jī)接口系統(tǒng)進(jìn)行兒童和早期青少年數(shù)學(xué)思維能力的皮質(zhì)資源開發(fā)提供腦區(qū)位置和頭皮電極定位點。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)學(xué)天分青少年 認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制 腦電 皮質(zhì)源分析 邏輯推理 額-頂網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò) 圖論 神經(jīng)效能 順序向前浮動搜索算法
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338
【目錄】：

• 摘要4-6
• 英文摘要6-10
• 本論文專用術(shù)語注釋表10-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 數(shù)學(xué)天分青少年研究的意義及理論基礎(chǔ)12-15
• 1.1.1 基于智力研究的“數(shù)學(xué)天分”系統(tǒng)發(fā)展的概念12-13
• 1.1.2 數(shù)學(xué)天分青少年的學(xué)業(yè)能力、智力與創(chuàng)造力13
• 1.1.3 數(shù)學(xué)天分青少年的思維能力特點13-14
• 1.1.4 數(shù)學(xué)天分的鑒別與評估14-15
• 1.2 數(shù)學(xué)天分青少年的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究背景15-17
• 1.2.1 高度發(fā)達(dá)的右半球和半球間增強(qiáng)的功能交互15-16
• 1.2.2 前額皮質(zhì)優(yōu)秀的認(rèn)知控制功能16-17
• 1.2.3 增強(qiáng)的額-頂網(wǎng)絡(luò)與后部頂葉皮質(zhì)17
• 1.2.4 任務(wù)相關(guān)腦區(qū)的高效利用17
• 1.3 課題研究的目的、內(nèi)容和創(chuàng)新點17-19
• 1.3.1 研究目的17-18
• 1.3.2 主要研究內(nèi)容18-19
• 1.3.3 創(chuàng)新點19
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)19-22
• 第二章 EEG認(rèn)知實驗及數(shù)據(jù)采集22-29
• 2.1 被試篩選及分組22
• 2.2 數(shù)學(xué)思維實驗范式設(shè)計22-27
• 2.2.1 演繹推理(直言三段論)范式22-25
• 2.2.2 圖形數(shù)字歸納推理范式25-27
• 2.3 EEG數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理27-29
• 第三章 事件相關(guān)低頻網(wǎng)絡(luò)功能重組29-53
• 3.1 引言29-31
• 3.2 方法31-39
• 3.2.1 被試與數(shù)據(jù)集31
• 3.2.2 演繹推理任務(wù)的時頻分析31-32
• 3.2.3 額葉中線θ頻帶頭皮功率響應(yīng)和皮質(zhì)源信號轉(zhuǎn)換32-33
• 3.2.4 基于相位同步性的關(guān)聯(lián)矩陣33-34
• 3.2.5 功能連接圖的圖論分析34-37
• 3.2.6 ANOVA統(tǒng)計檢驗37
• 3.2.7 Fm θ響應(yīng)與θ網(wǎng)絡(luò)配置的相關(guān)性與組間判別分析37-39
• 3.3 結(jié)果39-50
• 3.3.1 行為表現(xiàn)的組間差異39
• 3.3.2 演繹推理過程中fm θ響應(yīng)與長距離θ相干的時間對應(yīng)性39-42
• 3.3.3 推理相關(guān)θ皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的工作區(qū)配置模式42-49
• 3.3.4 Fm θ功率響應(yīng)與θ網(wǎng)絡(luò)全局工作區(qū)配置度量值的相關(guān)關(guān)系49-50
• 3.4 討論50-53
• 第四章 高頻額-頂網(wǎng)絡(luò)動態(tài)功能綁定53-69
• 4.1 引言53-54
• 4.2 方法54-58
• 4.2.1 被試與數(shù)據(jù)集54
• 4.2.2 任務(wù)誘發(fā)γ頻帶功率響應(yīng)與電極間相對相位差分布54-55
• 4.2.3 推理任務(wù)期間γ頻帶功能網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建55
• 4.2.4 γ頻帶動態(tài)綁定過程中額-頂網(wǎng)絡(luò)鎖相持續(xù)期與網(wǎng)絡(luò)易變性55-56
• 4.2.5 鎖相持續(xù)期PLI的臨界性估計56-57
• 4.2.6 ANOVA統(tǒng)計檢驗57-58
• 4.3 結(jié)果58-68
• 4.3.1 任務(wù)相關(guān)γ頻帶活動腦地形圖58
• 4.3.2 γ頻帶額-頂網(wǎng)絡(luò)功能整合58-61
• 4.3.3 額-頂信號鎖相持續(xù)期與額-頂網(wǎng)絡(luò)易變性61-64
• 4.3.4 長鎖相持續(xù)期的臨界分布特點64-68
• 4.4 討論68-69
• 第五章 數(shù)學(xué)天分大腦神經(jīng)效能腦區(qū)定位69-85
• 5.1 引言69-70
• 5.2 方法70-74
• 5.2.1 被試與數(shù)據(jù)集70-71
• 5.2.2 基于GBR空間分布的腦力激活狀態(tài)及其特征集構(gòu)建71
• 5.2.3 ANOVA統(tǒng)計檢驗71
• 5.2.4 基于順序向前浮動搜索算法的特征子集選擇71-74
• 5.2.5 任務(wù)誘發(fā)γ頻帶響應(yīng)的皮質(zhì)電流估計74
• 5.3 結(jié)果74-83
• 5.3.1 行為表現(xiàn)與GBR激活的顯著性差異74-77
• 5.3.2 數(shù)學(xué)天分大腦神經(jīng)效能有關(guān)的GBR腦力激活狀態(tài)77-80
• 5.3.3 成對腦力激活狀態(tài)間最佳特征(電極)組合80-82
• 5.3.4 選擇性募集的右偏側(cè)額-頂系統(tǒng)82-83
• 5.4 討論83-85
• 第六章 討論85-89
• 6.1 基于時間動態(tài)的數(shù)學(xué)天分大腦功能網(wǎng)絡(luò)研究85
• 6.2 兒童與早期青少年數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的皮質(zhì)資源開發(fā)85-86
• 6.3 工作局限性和后續(xù)研究86-89
• 6.3.1 數(shù)學(xué)認(rèn)知實驗范式和被試數(shù)據(jù)集86-87
• 6.3.2 額-頂功能網(wǎng)絡(luò)的信息處理效能探索87
• 6.3.3 決策過程的有效連接性分析87-89
• 第七章 結(jié)論89-91
• 參考文獻(xiàn)91-104
• 致謝104-105
• 作者簡介（包括論文和成果清單）105

  本文關(guān)鍵詞：基于腦電的數(shù)學(xué)天分青少年認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：296051