本文關(guān)鍵詞：基于寬視野腦功能成像技術(shù)的視覺面孔與物體識(shí)別的腦機(jī)制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視覺研究是腦認(rèn)知中不可或缺的一個(gè)重要組成部分,但是,當(dāng)前關(guān)于視覺的研究普遍的將視野局限在了中心,對(duì)于周邊視野的認(rèn)知機(jī)制尚未完善。產(chǎn)生這一現(xiàn)象在很大程度上是因?yàn)橐曈X提示設(shè)備的限制。為了打破這一束縛,本文進(jìn)行了卓越的探究。本文首先介紹了一套可以120°呈現(xiàn)圖像刺激的、在功能核磁共振設(shè)備中應(yīng)用的寬視野成像系統(tǒng)。此系統(tǒng)的研發(fā)使得關(guān)于人類視覺的研究更加接近客觀世界,得出的結(jié)論也更具有指導(dǎo)意義;之后,利用這套成像設(shè)備進(jìn)行了在寬視野的條件下,人腦對(duì)不同種類刺激在不同偏心角度的認(rèn)知偏好的研究。得出在寬視野的條件下,側(cè)視覺皮質(zhì)區(qū)域?qū)Σ煌拇碳しN類具有偏心角度的偏好性的結(jié)論;隨后,我們將注意力集中在人腦對(duì)于人臉的面部表情的識(shí)別機(jī)制上,從行為學(xué)實(shí)驗(yàn)中得出對(duì)于所有表情來(lái)說(shuō),均有從中心到周邊,正確率越來(lái)越低,反應(yīng)時(shí)越來(lái)越長(zhǎng)的特點(diǎn);在周邊視野,被試對(duì)于高興表情的認(rèn)知能力最高,對(duì)厭惡表情的認(rèn)知能力最低的結(jié)論。本文基于BrainVoyager QX軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,采用一般線性模型(General Linear Model)對(duì)功能像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,運(yùn)用支持向量機(jī)(Support Vector Machine)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類。探尋在寬視野的條件下,人腦在不同任務(wù)下的激活模式,為人類視覺認(rèn)知研究、人類精神及神經(jīng)疾病的診療以及機(jī)器人視覺的研究做出貢獻(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：功能核磁共振成像 寬視野 腦功能成像設(shè)備 刺激種類 偏心角偏好 側(cè)視覺皮質(zhì)區(qū)域 面部表情
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究目的和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)10-17
• 1.2.1 寬視野視覺及設(shè)備的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)10-16
• 1.2.2 面部表情識(shí)別的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)16-17
• 1.3 本章小結(jié)17-18
• 第2章 寬視野技術(shù)簡(jiǎn)介18-32
• 2.1 視覺信號(hào)發(fā)生單元19-20
• 2.2 視覺信號(hào)接收單元20-22
• 2.3 調(diào)節(jié)裝置22-25
• 2.3.1 視覺信號(hào)呈現(xiàn)屏幕的調(diào)節(jié)22-23
• 2.3.2 被試者焦距的調(diào)節(jié)23
• 2.3.3 立體視覺信號(hào)的調(diào)節(jié)23-25
• 2.4 驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)25-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第3章 寬視野條件下，，人腦對(duì)不同種類刺激的偏心角度偏好性的研究32-54
• 3.1 實(shí)驗(yàn)方法32-34
• 3.1.1 被試32
• 3.1.2 刺激與實(shí)驗(yàn)方法32-34
• 3.2 行為學(xué)數(shù)據(jù)處理34-35
• 3.2.1 交互作用與主效應(yīng)34
• 3.2.2 多因素方差分析的統(tǒng)計(jì)原理34-35
• 3.3 fMRI數(shù)據(jù)處理35-48
• 3.3.1 fMRI信號(hào)的特點(diǎn)36-37
• 3.3.2 fMRI數(shù)據(jù)的預(yù)處理37-42
• 3.3.3 功能數(shù)據(jù)處理42-48
• 3.4 結(jié)果分析48-53
• 3.4.1 行為學(xué)數(shù)據(jù)分析48-49
• 3.4.2 fMRI數(shù)據(jù)分析49-51
• 3.4.3 利用支持向量機(jī)（SVM）分類LO-1 與LO-2 區(qū)域51-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第4章 寬視野條件下，面部表情的識(shí)別機(jī)制的研究54-61
• 4.1 實(shí)驗(yàn)方法54-57
• 4.1.1 被試56
• 4.1.2 刺激與實(shí)驗(yàn)方法56-57
• 4.2 結(jié)果分析57-58
• 4.3 fMRI實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析方法展望58-60
• 4.3.1 fMRI實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析規(guī)劃58-59
• 4.3.2 支持向量機(jī)（SVM）59-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單67-68
• 致謝68

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 張得龍;梁碧珊;文學(xué);黃瑞旺;劉鳴;;視覺表象可視化——視覺表象研究的新途徑[J];心理科學(xué);2014年03期

2 童莉;王理軍;鄭載舟;閆鑌;;基于多體素模式分析的fMRI視覺解碼研究綜述[J];信息工程大學(xué)學(xué)報(bào);2015年01期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 沈國(guó)華;人腦磁共振成像數(shù)據(jù)的多元模式分類分析[D];華東師范大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于寬視野腦功能成像技術(shù)的視覺面孔與物體識(shí)別的腦機(jī)制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：259482