本文關(guān)鍵詞：基于靜息態(tài)fNIRS的執(zhí)行功能神經(jīng)相關(guān)性研究

  更多相關(guān)文章： 靜息態(tài) 功能性近紅外成像 小世界 執(zhí)行功能 前額葉皮層 LASSO

【摘要】：執(zhí)行功能(Execute function, EF)是認(rèn)知功能的重要組成部分,一般指具有特定的目標(biāo)導(dǎo)向、有意識控制的高階心理加工過程。執(zhí)行功能在人們?nèi)粘Ｉ钪衅鸬疥P(guān)鍵作用。執(zhí)行功能障礙會導(dǎo)致多種困難,也是某些精神類疾病的主要表征。執(zhí)行功能包括計劃策略、工作記憶、短時記憶、抑制控制、定勢轉(zhuǎn)移等一系列認(rèn)知功能。大量研究表明：執(zhí)行功能中包含的復(fù)雜認(rèn)知功能主要依賴于前額葉皮層的神經(jīng)活動。然而以往關(guān)于執(zhí)行功能神經(jīng)基礎(chǔ)的研究多集中于任務(wù)引起的大腦皮層激活情況,對于靜息狀態(tài)下的腦功能活動與執(zhí)行功能行為水平之間的關(guān)聯(lián)的探究還十分有限。多項研究表明,靜息態(tài)下腦區(qū)間的功能連接分析更有助于在排除外界刺激干擾的條件下揭示大腦認(rèn)知功能的內(nèi)在神經(jīng)機制。本文首先分析了靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性與執(zhí)行功能行為水平的相關(guān)性,然后采用最小絕對收縮選擇模型估計算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)初步探究了靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性對于執(zhí)行功能行為水平的預(yù)測作用。具體工作如下：第一,采用功能性近紅外光譜(functional near infrared spectroscopy, fNIRS)技術(shù)采集90名受試者的靜息態(tài)數(shù)據(jù),通過圖論的方法構(gòu)建前額葉皮層靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)了基于fNIRS構(gòu)建的前額葉靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)具有穩(wěn)定的小世界特性。第二,通過計算求得三個局部網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性度量參數(shù)(節(jié)點度、節(jié)點效率、節(jié)點中介核心性)與四個全局網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性度量參數(shù)(聚類系數(shù)、特征路徑長度、全局效率、局部效率),計算各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與各項執(zhí)行功能行為水平測試分?jǐn)?shù)(計劃策略、工作記憶、短時記憶、抑制控制、定勢轉(zhuǎn)移)以及總分?jǐn)?shù)之間的皮爾遜相關(guān)性,并采用bootstrapping方法進行穩(wěn)定性檢驗。實驗結(jié)果表明：(1)執(zhí)行功能測試分?jǐn)?shù)與局部網(wǎng)絡(luò)參數(shù)顯示出顯著相關(guān)性,而且,與不同的能力相關(guān)聯(lián)的腦區(qū)位置也體現(xiàn)出一定差異；(2)執(zhí)行功能總分?jǐn)?shù)與全局網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和局部網(wǎng)絡(luò)參數(shù)均未顯示出顯著相關(guān)性。第三,采用LASSO算法,以靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性度量參數(shù)為解釋變量、執(zhí)行功能行為分?jǐn)?shù)為響應(yīng)變量建立回歸模型,分析了各網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性對執(zhí)行功能行為水平產(chǎn)生的影響和預(yù)測作用。實驗結(jié)果表明：靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)拓撲模式對于執(zhí)行功能行為水平具有一定的解釋功能和預(yù)測作用。本研究結(jié)果表明前額葉靜息態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于執(zhí)行功能任務(wù)中的行為表現(xiàn)具有重要作用,前額葉靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的局部拓撲屬性可以作為衡量執(zhí)行功能水平的一種重要的神經(jīng)標(biāo)志。本文的研究結(jié)果不僅有助于推進我們對于執(zhí)行功能神經(jīng)基礎(chǔ)的認(rèn)識,而且對于基于fNIRS的執(zhí)行功能障礙的臨床診斷具有借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：靜息態(tài) 功能性近紅外成像 小世界 執(zhí)行功能 前額葉皮層 LASSO
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R338;TP183
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 1 引言12-18
• 1.1 執(zhí)行功能介紹12
• 1.2 執(zhí)行功能神經(jīng)基礎(chǔ)研究進展12-13
• 1.3 靜息態(tài)以及fNIRS介紹13-15
• 1.4 基于圖論的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析15-16
• 1.5 LASSO算法簡介16
• 1.6 CANTAB在認(rèn)知功能研究中的應(yīng)用16-17
• 1.7 本文研究內(nèi)容17-18
• 2 實驗設(shè)計與方法18-22
• 2.1 研究對象18
• 2.2 fNIRS數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理18-20
• 2.3 執(zhí)行功能行為測試20-22
• 3 靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析22-28
• 3.1 腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建22-23
• 3.2 小世界網(wǎng)絡(luò)特性23
• 3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度量23-25
• 3.3.1 節(jié)點屬性度量24
• 3.3.2 全局屬性度量24-25
• 3.4 結(jié)果分析25-27
• 3.5 本章小結(jié)27-28
• 4 執(zhí)行功能與靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性分析28-37
• 4.1 相關(guān)性分析與bootstrapping檢驗28-30
• 4.1.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)整合28
• 4.1.2 執(zhí)行功能行為分?jǐn)?shù)28-29
• 4.1.3 相關(guān)性分析與bootstrapping檢驗29-30
• 4.2 實驗結(jié)果30-33
• 4.3 結(jié)果分析與討論33-35
• 4.4 本章小結(jié)35-37
• 5 基于靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)拓撲模式的執(zhí)行功能水平預(yù)測37-47
• 5.1 LASSO算法37-40
• 5.1.1 LASSO算法定義37-38
• 5.1.2 調(diào)和函數(shù)估計38-39
• 5.1.3 LASSO問題求解39
• 5.1.4 彈性網(wǎng)39-40
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)分析40-42
• 5.2.1 解釋變量與響應(yīng)變量40-41
• 5.2.2 回歸模型建立41-42
• 5.3 實驗結(jié)果42-45
• 5.4 結(jié)果分析與討論45-46
• 5.5 本章小結(jié)46-47
• 6 總結(jié)與展望47-48
• 參考文獻48-54
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果54-56
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集56

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