本文關(guān)鍵詞：皮層腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：注意是影響人類各種認(rèn)知過程的重要機(jī)制,其參與了認(rèn)知活動(dòng)中的工作記憶、自上而下的加工、競爭選擇以及對(duì)新異刺激自下而上的加工等信息處理過程。而這些過程中對(duì)信息的加工處理通常是在幾十毫秒級(jí)別完成,并且需要多個(gè)腦區(qū)的協(xié)同作用。腦電信號(hào)具有和大腦信息加工處理所匹配的時(shí)間分辨率,因而基于腦電的網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)于揭示注意的神經(jīng)機(jī)制具有重要的意義。然而腦電固有的容積效應(yīng)導(dǎo)致的低空間分辨率,使得相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)分析不可靠。因此,本論文結(jié)合ERP源估計(jì)方法和動(dòng)態(tài)因果模型(dynamic causal mode,DCM)在大腦皮層構(gòu)建因果網(wǎng)絡(luò),以對(duì)聽覺注意的深層機(jī)制進(jìn)行探索研究。本論文的工作主要如下:第一,ERP源估計(jì)。基于經(jīng)典的go/nogo試驗(yàn)范式,選取聽覺任務(wù)為主的實(shí)驗(yàn)下的EEG腦電信號(hào),并對(duì)4種條件(Left-nogo,Left-go,Right-nogo和Right-go)下的EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行源估計(jì)。運(yùn)用正則化最小模(minimum norm,MN)算法對(duì)EEG數(shù)據(jù)求逆,估計(jì)出4種條件下皮層源定位結(jié)果大體一致(8個(gè)皮層源):枕葉(雙側(cè))、顳葉(雙側(cè))、背外側(cè)前額葉(Dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC)(雙側(cè))、頂葉(雙側(cè)),證明了在注意認(rèn)知活動(dòng)中聽覺刺激和視覺刺激會(huì)激活顳葉和枕葉,DLPFC的主要功能是工作記憶,而頂葉區(qū)是與感覺運(yùn)動(dòng)相關(guān)。第二,基于DCM的皮層腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。以估計(jì)的8個(gè)激活源區(qū)為節(jié)點(diǎn),用DCM模型構(gòu)建4種條件下的皮層有向因果網(wǎng)絡(luò)。具體為:在左手go/nogo條件下,雙側(cè)的枕葉和顳葉都與同側(cè)的DLPFC之間有相互的信息交流,雙側(cè)的顳葉和DLPFC的信息流向頂葉右側(cè)源;在右手go/nogo條件下,雙側(cè)的枕葉和顳葉都與同側(cè)的DLPFC之間有相互的信息交流,而雙側(cè)的顳葉和DLPFC的信息流向頂葉左側(cè)源。特別地,left網(wǎng)絡(luò)和right網(wǎng)絡(luò)中信息流向?qū)?cè)頂葉的現(xiàn)象表現(xiàn)為典型單側(cè)化準(zhǔn)備電位(Lateralized readiness potential,LRP)的偏側(cè)性。此外,分別做了在同側(cè)和異側(cè)條件的T檢驗(yàn)分析:在同側(cè)條件下(同left或right)—gonogo;在異側(cè)條件下(同go或nogo)—rightleft。上述結(jié)果證明了注意認(rèn)知活動(dòng)中的信息處理機(jī)制:顳葉和枕葉參與聽覺信息和視覺信息編碼和整合,并將信息傳遞到DLPFC進(jìn)行加工和存儲(chǔ)隨后進(jìn)行詳細(xì)的分析以及決策,最后在流入頂葉區(qū)域進(jìn)行任務(wù)信息的表達(dá),即表現(xiàn)為LRP的偏側(cè)性。
【關(guān)鍵詞】：注意 DCM MN go/nogo 網(wǎng)絡(luò)分析
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-21
• 1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢10-19
• 1.1.1 腦電概述10-13
• 1.1.1.1 腦電的發(fā)展史10-11
• 1.1.1.2 特征腦電11-12
• 1.1.1.3 腦電分類12-13
• 1.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)13-17
• 1.1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論14-15
• 1.1.2.2 基于EEG的腦網(wǎng)絡(luò)方法15-17
• 1.1.3 EEG逆問題17-19
• 1.1.3.1 EEG逆問題的發(fā)展17-18
• 1.1.3.2 EEG逆問題算法18-19
• 1.2 本文的主要工作19
• 1.3 本論文的結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第二章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理21-27
• 2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)21-22
• 2.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)21
• 2.1.2 數(shù)據(jù)采集21-22
• 2.2 數(shù)據(jù)處理22-25
• 2.3 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于MN的皮層源定位27-38
• 3.1 MN算法理論27-31
• 3.1.1 基本理論27-28
• 3.1.2 經(jīng)典最小模算法28-31
• 3.1.2.1 最小模廣義逆28-29
• 3.1.2.2 正則化最小模法29-31
• 3.2 基于MN的源定位分析31-37
• 3.2.1 源定位結(jié)果31-34
• 3.2.2 討論34-37
• 3.2.2.1 注意網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)腦區(qū)34-35
• 3.2.2.2 源定位分析35-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于DCM皮層腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建38-54
• 4.1 動(dòng)態(tài)因果模型（DCM）38-43
• 4.1.1 血流動(dòng)力學(xué)模型38-39
• 4.1.2 神經(jīng)元狀態(tài)模型39-43
• 4.1.1.1 線性動(dòng)態(tài)因果模型40-41
• 4.1.2.2 雙線性態(tài)因果模型41
• 4.1.2.3 雙變量態(tài)因果模型41-42
• 4.1.2.4 非線性態(tài)因果模型42-43
• 4.1.3 貝葉斯識(shí)別43
• 4.2 基于DCM的皮層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析43-51
• 4.2.1 皮層腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建43-46
• 4.2.2 討論46-51
• 4.2.2.1 注意控制認(rèn)知機(jī)制46-47
• 4.2.2.2 單側(cè)化準(zhǔn)備電位47-48
• 4.2.2.3 DCM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析48-51
• 4.3 源網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-54
• 第五章 全文總結(jié)和展望54-56
• 5.1 全文總結(jié)54-55
• 5.2 工作展望55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果62-63

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本文編號(hào)：287198