基于功能磁共振成像的視覺(jué)專家自下而上和自上而下通路研究
發(fā)布時(shí)間:2023-05-04 04:15
視覺(jué)是人類最重要的感覺(jué)之一,視覺(jué)信息占人類大腦信息輸入的80%以上。人類擅長(zhǎng)于在復(fù)雜的環(huán)境中通過(guò)視覺(jué)識(shí)別物體。大腦對(duì)視覺(jué)信息的識(shí)別主要依賴于兩種視覺(jué)信息加工通路:自下而上和自上而下通路。其中,自下而上通路指大腦源于視覺(jué)信息輸入的視覺(jué)加工通路;自上而下通路指受到場(chǎng)景信息調(diào)控的視覺(jué)加工通路。對(duì)于視覺(jué)識(shí)別自下而上和自上而下通路的研究,有助于人類深入了解視覺(jué)識(shí)別能力的神經(jīng)機(jī)制。通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的刻意訓(xùn)練,受訓(xùn)個(gè)體往往可以獲得穩(wěn)定且顯著優(yōu)于常人的專家技能。魯棒的行為表現(xiàn)常常對(duì)應(yīng)穩(wěn)定的視覺(jué)神經(jīng)基礎(chǔ),因此,學(xué)術(shù)界通常將具有某項(xiàng)技能的專家作為研究人類學(xué)習(xí)大腦機(jī)制的魯棒模型?伤苄灾干窠(jīng)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)和功能受自身或外界環(huán)境等因素的影響不斷發(fā)生改變的特性。神經(jīng)系統(tǒng)的可塑性改變往往會(huì)造成行為的相應(yīng)改變。神經(jīng)可塑性是人類學(xué)習(xí)、記憶的神經(jīng)基礎(chǔ),并使專家技能的習(xí)得成為可能。因此,研究專家技能獲得過(guò)程中的大腦可塑性變化具有重要意義。本文采用橫斷面研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(cross sectional study design),通過(guò)行為學(xué)測(cè)量和功能磁共振成像(functional magnetic resonance imagin...
【文章頁(yè)數(shù)】:85 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
1.1 課題研究背景和研究意義
1.2 視覺(jué)物體識(shí)別的神經(jīng)機(jī)制
1.2.1 視覺(jué)信息自下而上的加工機(jī)制和神經(jīng)通路
1.2.2 視覺(jué)信息自上而下的加工機(jī)制和神經(jīng)通路
1.3 視覺(jué)專家
1.3.1 視覺(jué)專家的行為特點(diǎn)
1.3.2 視覺(jué)專家的行為學(xué)定量研究
1.4 人類大腦可塑性研究進(jìn)展
1.4.1 基于磁共振成像的大腦可塑性研究
1.4.2 面向?qū)<夷P偷哪X可塑性影像學(xué)研究
1.5 基于功能磁共振成像的視覺(jué)專家物體識(shí)別神經(jīng)機(jī)制研究
1.6 本文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第二章 視覺(jué)專家的行為及中樞量化方法
2.1 視覺(jué)專家的行為量化方法
2.1.1 視覺(jué)專家模型的建立
2.1.2 受試者工作特征曲線
2.2 視覺(jué)專家的中樞量化方法
2.2.1 磁共振成像發(fā)展簡(jiǎn)史
2.2.2 基于血氧合水平依賴的功能磁共振成像
2.2.3 功能磁共振成像的數(shù)據(jù)模態(tài)
2.3 本章小結(jié)
第三章 視覺(jué)專家視覺(jué)識(shí)別能力行為學(xué)定量研究
3.1 引言
3.2 影像醫(yī)師視覺(jué)識(shí)別能力量化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.2.1 系統(tǒng)需求及可行性分析
3.2.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境、語(yǔ)言及工具
3.2.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.2.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
3.3 視覺(jué)專家視覺(jué)識(shí)別能力的行為學(xué)測(cè)量
3.3.1 被試
3.3.2 行為數(shù)據(jù)采集
3.3.3 統(tǒng)計(jì)分析
3.3.4 結(jié)果
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于靜息態(tài)功能磁共振成像的視覺(jué)專家自下而上通路研究
4.1 引言
4.2 獨(dú)立成分分析
4.2.1 獨(dú)立成分分析簡(jiǎn)介
4.2.2 獨(dú)立成分分析原理
4.3 材料與方法
4.3.1 被試
4.3.2 數(shù)據(jù)信息
4.3.3 組獨(dú)立成分分析
4.3.4 獨(dú)立成分的選取
4.3.5 統(tǒng)計(jì)分析
4.4 結(jié)果
4.4.1 獨(dú)立成分的選取
4.4.2 統(tǒng)計(jì)分析
4.5 討論
4.6 本章小結(jié)
第五章 基于任務(wù)態(tài)功能磁共振成像的視覺(jué)專家大腦響應(yīng)的元分析
5.1 引言
5.2 元分析
5.2.1 元分析簡(jiǎn)介
5.2.2 基于坐標(biāo)數(shù)據(jù)的元分析
5.3 材料與方法
5.3.1 文獻(xiàn)檢索
5.3.2 納入和排除準(zhǔn)則
5.3.3 提取數(shù)據(jù)
5.3.4 統(tǒng)計(jì)分析
5.4 結(jié)果
5.5 討論
5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3807930
【文章頁(yè)數(shù)】:85 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
1.1 課題研究背景和研究意義
1.2 視覺(jué)物體識(shí)別的神經(jīng)機(jī)制
1.2.1 視覺(jué)信息自下而上的加工機(jī)制和神經(jīng)通路
1.2.2 視覺(jué)信息自上而下的加工機(jī)制和神經(jīng)通路
1.3 視覺(jué)專家
1.3.1 視覺(jué)專家的行為特點(diǎn)
1.3.2 視覺(jué)專家的行為學(xué)定量研究
1.4 人類大腦可塑性研究進(jìn)展
1.4.1 基于磁共振成像的大腦可塑性研究
1.4.2 面向?qū)<夷P偷哪X可塑性影像學(xué)研究
1.5 基于功能磁共振成像的視覺(jué)專家物體識(shí)別神經(jīng)機(jī)制研究
1.6 本文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第二章 視覺(jué)專家的行為及中樞量化方法
2.1 視覺(jué)專家的行為量化方法
2.1.1 視覺(jué)專家模型的建立
2.1.2 受試者工作特征曲線
2.2 視覺(jué)專家的中樞量化方法
2.2.1 磁共振成像發(fā)展簡(jiǎn)史
2.2.2 基于血氧合水平依賴的功能磁共振成像
2.2.3 功能磁共振成像的數(shù)據(jù)模態(tài)
2.3 本章小結(jié)
第三章 視覺(jué)專家視覺(jué)識(shí)別能力行為學(xué)定量研究
3.1 引言
3.2 影像醫(yī)師視覺(jué)識(shí)別能力量化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.2.1 系統(tǒng)需求及可行性分析
3.2.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境、語(yǔ)言及工具
3.2.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.2.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
3.3 視覺(jué)專家視覺(jué)識(shí)別能力的行為學(xué)測(cè)量
3.3.1 被試
3.3.2 行為數(shù)據(jù)采集
3.3.3 統(tǒng)計(jì)分析
3.3.4 結(jié)果
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于靜息態(tài)功能磁共振成像的視覺(jué)專家自下而上通路研究
4.1 引言
4.2 獨(dú)立成分分析
4.2.1 獨(dú)立成分分析簡(jiǎn)介
4.2.2 獨(dú)立成分分析原理
4.3 材料與方法
4.3.1 被試
4.3.2 數(shù)據(jù)信息
4.3.3 組獨(dú)立成分分析
4.3.4 獨(dú)立成分的選取
4.3.5 統(tǒng)計(jì)分析
4.4 結(jié)果
4.4.1 獨(dú)立成分的選取
4.4.2 統(tǒng)計(jì)分析
4.5 討論
4.6 本章小結(jié)
第五章 基于任務(wù)態(tài)功能磁共振成像的視覺(jué)專家大腦響應(yīng)的元分析
5.1 引言
5.2 元分析
5.2.1 元分析簡(jiǎn)介
5.2.2 基于坐標(biāo)數(shù)據(jù)的元分析
5.3 材料與方法
5.3.1 文獻(xiàn)檢索
5.3.2 納入和排除準(zhǔn)則
5.3.3 提取數(shù)據(jù)
5.3.4 統(tǒng)計(jì)分析
5.4 結(jié)果
5.5 討論
5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3807930
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