本文關(guān)鍵詞：靜息態(tài)腦活動對想象未來和回憶過去的生動性的預(yù)測作用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：想象未來和回憶過去是兩個具有重要作用的認(rèn)知活動,在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角下,以往絕大多數(shù)的研究都關(guān)注任務(wù)態(tài)下哪些腦區(qū)選擇性的參與了加工。然而,最近大量研究發(fā)現(xiàn),大腦自發(fā)神經(jīng)活動與任務(wù)態(tài)下神經(jīng)活動有重要關(guān)系,并且可以預(yù)測被試任務(wù)表現(xiàn)的個體差異。目前很少有研究從這一角度深入探索想象未來和回憶過去能力的個體差異是否與自發(fā)神經(jīng)活動存在關(guān)系。本研究考察了個體大腦自發(fā)神經(jīng)活動特征與想象未來和回憶過去任務(wù)表現(xiàn)的關(guān)系。對于靜息態(tài)fMRI,主要采用低頻振蕩振幅這一反映時間變異性的指標(biāo),以及局部一致性和中心度等反映信號同步性的指標(biāo),作為大腦自發(fā)活動的度量。對于想象未來和回憶過去任務(wù),采用該任務(wù)的經(jīng)典范式“詞語線索范式”,采用時間指向性(未來,過去)以及個人目標(biāo)相關(guān)性(相關(guān),不相關(guān))兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì),使用被試在想象或回憶過程中主觀報告的生動程度作為任務(wù)表現(xiàn)的度量。本文通過相關(guān)、多變量回歸等各種方法,探討了靜息狀態(tài)下的自發(fā)腦活動是否能預(yù)測想象未來和回憶過去任務(wù)表現(xiàn)的個體差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn),腹內(nèi)側(cè)前額葉、內(nèi)側(cè)顳葉以及蒼白球等區(qū)域的自發(fā)神經(jīng)活動可以預(yù)測想象未來以及回憶個人目標(biāo)無關(guān)的過去事件的個體差異,而對于個人目標(biāo)有關(guān)的過去事件存在預(yù)測趨勢；這種預(yù)測能力僅限于自發(fā)腦活動的局部特征(低頻振蕩振幅以及局部一致性),而遠(yuǎn)距離同步性并不具備這一能力。另外通過對擬合系數(shù)的比較,發(fā)現(xiàn)個人目標(biāo)相關(guān)性的主效應(yīng)顯著,但個人目標(biāo)相關(guān)性與時間指向不存在交互作用。最后通過驗(yàn)證性分析,發(fā)現(xiàn)不同處理方式對結(jié)果沒有造成顯著影響,進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)果的可靠性�？傊�,我們發(fā)現(xiàn)自發(fā)腦活動與想象未來以及回憶過去的任務(wù)表現(xiàn)存在關(guān)系,但僅限于局部特征。個人目標(biāo)對預(yù)測能力存在影響,個人目標(biāo)相關(guān)事件更依賴任務(wù)刺激,而個人目標(biāo)無關(guān)事件則更依賴自發(fā)神經(jīng)活動特征。
【關(guān)鍵詞】：想象未來 回憶過去 個人目標(biāo) 低頻振蕩振幅 局部一致性 靜息態(tài)fMRI
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R445.2;R338
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 想象未來與回憶過去的研究綜述9-13
• 1.1.1 想象未來與回憶過去的異同9-12
• 1.1.2 想象未來與回憶過去中的認(rèn)知加工成分12-13
• 1.2 靜息態(tài)FMRI：想象未來與回憶過去研究的新視角13-17
• 1.2.1 靜息態(tài)fMRI簡介13-15
• 1.2.2 從靜息態(tài)的角度考察想象未來與回憶過去的認(rèn)知機(jī)制15-17
• 第二章 問題的提出及研究思路17-19
• 2.1 問題的提出17
• 2.2 本研究的思路和研究假設(shè)17-19
• 第三章 研究方法19-29
• 3.1 被試19
• 3.2 實(shí)驗(yàn)材料與儀器19-20
• 3.3 實(shí)驗(yàn)流程20-23
• 3.4 數(shù)據(jù)分析23-29
• 3.4.1 行為數(shù)據(jù)分析23
• 3.4.2 靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)預(yù)處理23-24
• 3.4.3 基于全腦的ALFF與行為指標(biāo)的相關(guān)分析24
• 3.4.4 空間相似性分析24-25
• 3.4.5 基于ROI的ALFF值與行為指標(biāo)的多變量回歸分析25-26
• 3.4.6 基于ROI的Reho、DC以及FC與行為指標(biāo)的多變量回歸分析26-29
• 第四章 研究結(jié)果29-45
• 4.1 行為學(xué)結(jié)果29-30
• 4.2 基于全腦的ALFF與行為數(shù)據(jù)的相關(guān)分析結(jié)果30-32
• 4.3 PF、NPF、NPP的相關(guān)結(jié)果的空間相似性32-33
• 4.4 基于ROI的ALFF與行為指標(biāo)的多變量回歸分析33-36
• 4.5 基于ROI的REHO、DC和FC與行為指標(biāo)的多變量回歸分析36-45
• 第五章 討論45-49
• 5.1 靜息態(tài)下自發(fā)神經(jīng)活動的局部特征可以預(yù)測生動性的個體差異45
• 5.2 個人目標(biāo)對擬合系數(shù)的影響45-46
• 5.3 本研究存在的不足46-47
• 5.4 本研究的結(jié)論47-49
• 參考文獻(xiàn)49-54

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