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基于功能連接的正常人與盲人聽覺信息解碼研究

發(fā)布時間:2021-07-27 16:39
  聽覺是人類感知世界的主要手段之一,對于盲人來說,聽覺更顯得尤為重要。在聽覺信息中,聲音的類別信息是其中重要的一部分。目前已有的關(guān)于聲音類別的研究大多是根據(jù)單變量分析或者基于激活的多變量解碼方法進行的,這些研究揭示了部分腦區(qū)對聽覺類別信息敏感。然而,是否能夠通過全腦的功能連接來解碼聲音的類別信息尚不明確。本研究選擇了四類熟悉的聲音,采用組塊設(shè)計的原則設(shè)計了實驗范式。首先根據(jù)實驗范式采集任務(wù)態(tài)數(shù)據(jù),經(jīng)過預(yù)處理后在四種聲音類別條件下分別建立了健康被試和視障被試的功能連接模式。然后采用功能連接作為特征,結(jié)合多變量模式分析進行聽覺類別信息的解碼研究,并在解碼過程中在選擇的功能連接的基礎(chǔ)上進行了進一步分析。最后,選擇了經(jīng)典的多體素模式分析的方法與本研究的方法進行對比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于全腦功能連接模式的解碼方法取得了良好的表現(xiàn):多類別解碼上比傳統(tǒng)方法有更高的準確率(達到80%)。同時發(fā)現(xiàn)視覺障礙被試的解碼準確率也高于健康被試,在激活的解碼結(jié)果上也反映了不同群體之間存在差異。在使用功能連接成功解碼的基礎(chǔ)上,通過功能連接的分析得到了具有聲音類別判定能力的功能網(wǎng)絡(luò),且在網(wǎng)絡(luò)中重疊的腦區(qū)上均表現(xiàn)出了顯著的類別判... 

【文章來源】:天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于功能連接的正常人與盲人聽覺信息解碼研究


fMRI實驗設(shè)備

實驗范式


第2~4 個 run 為任務(wù) run。任務(wù) run 中,被試需要認真聽聲音。其中 run 的結(jié)構(gòu)如圖3-1。每個 run 包括 8 個 bloc(k包括 4 類聲音,每類聲音的 2 個方向各 1 個 block),實驗開始前(第一個 block 前)有 12s 的 pre-scan 時間,每個 block 之間有 12s用于被試休息和準備下一個 run,最后一個 run 結(jié)束后也有一個 12s 的休息時間。圖 3-1 實驗范式圖(每個 run)每個 block 內(nèi)的 trail 組織如圖 3-2 所示。每個 block 中由 12 個 trial 組成,每個 trial 為 2.5s 的聲音播放時間和 0.5s 的間隔組成。因此每個 block 的總時間長度為 。圖 3-2 實驗范式圖

實驗范式


2~4 個 run 為任務(wù) run。任務(wù) run 中,被試需要認真聽聲音。其中 run 的結(jié)構(gòu)如圖3-1。每個 run 包括 8 個 bloc(k包括 4 類聲音,每類聲音的 2 個方向各 1 個 block),實驗開始前(第一個 block 前)有 12s 的 pre-scan 時間,每個 block 之間有 12s用于被試休息和準備下一個 run,最后一個 run 結(jié)束后也有一個 12s 的休息時間。圖 3-1 實驗范式圖(每個 run)每個 block 內(nèi)的 trail 組織如圖 3-2 所示。每個 block 中由 12 個 trial 組成,每個 trial 為 2.5s 的聲音播放時間和 0.5s 的間隔組成。因此每個 block 的總時間長度為 。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]全面強直陣攣癲癇靜息態(tài)功能連接腦網(wǎng)絡(luò)研究[J]. 季公俊,廖偉,張志強,盧光明.  磁共振成像. 2013(01)
[2]一種基于內(nèi)殼向量的SVM增量式學(xué)習(xí)算法[J]. 王一,楊俊安,劉輝,耿欽.  電路與系統(tǒng)學(xué)報. 2011(06)
[3]統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)研究[J]. 李鈞濤,楊瑞峰,左紅亮.  河南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(06)

博士論文
[1]腦功能磁共振數(shù)據(jù)時空分析方法研究[D]. 顏莉蓉.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]聽覺空間注意對跨通道語義啟動效應(yīng)的影響[D]. 王宏艷.天津大學(xué) 2014
[2]靜息態(tài)fMRI有效連接方法及其在雙相障礙中的應(yīng)用研究[D]. 王云霞.鄭州大學(xué) 2013



本文編號:3306151

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