本文關(guān)鍵詞：基于寬視野成像環(huán)境下人類運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)的多模態(tài)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人類大腦中，感知視覺運(yùn)動(dòng)的皮層是視覺皮層（visual cortex）的一個(gè)重要部分，當(dāng)前普遍認(rèn)為MT/V5（middle temporal）區(qū)在視覺感知、將局部運(yùn)動(dòng)信號(hào)整合至整體感知以及指導(dǎo)眼球運(yùn)動(dòng)中起著關(guān)鍵作用；此外，V6區(qū)對(duì)與自我運(yùn)動(dòng)相關(guān)刺激和寬視野刺激有響應(yīng)。因此，對(duì)人類視覺運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)的研究主要集中在MT/V5和V6兩個(gè)腦區(qū)。而在傳統(tǒng)的fMRI環(huán)境下，經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)視覺刺激并不能充分激活MT/V5和V6，對(duì)相關(guān)區(qū)域的研究也僅主要依靠任務(wù)態(tài)fMRI數(shù)據(jù)。因此，采用寬視野fMRI以及采用多模態(tài)影像分析技術(shù)將是該領(lǐng)域的發(fā)展方向。 本文在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上改進(jìn)了傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)視覺刺激，在寬視野成像環(huán)境下采集了任務(wù)態(tài)功能數(shù)據(jù)，同時(shí)也取得了DTI結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并利用SPM以及BrainVoyager對(duì)功能數(shù)據(jù)處理分析。采用一般線性模型（General Linear Model）對(duì)任務(wù)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用支持向量機(jī)（Support Vector Machine）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，來尋求人類大腦運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)區(qū)的基本特性，驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于腦功能研究的可行性。對(duì)于DTI結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，之前對(duì)MT+區(qū)的研究已經(jīng)比較透徹，本研究主要集中在對(duì)V6區(qū)的研究上。根據(jù)功能數(shù)據(jù)研究中對(duì)V6區(qū)的定位，利用DSIstudio對(duì)V6區(qū)進(jìn)行ADC、FA值等計(jì)算，并通過纖維跟蹤對(duì)V6區(qū)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行探究。 最終，本研究通過改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)視覺刺激，成功調(diào)制出MT/V5區(qū)以及V6區(qū)的響應(yīng)；通過纖維跟蹤對(duì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的解析，驗(yàn)證了相關(guān)區(qū)域的獨(dú)立完整性；通過支持向量機(jī)的分析，成功實(shí)現(xiàn)對(duì)人腦視覺運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)區(qū)的功能細(xì)分，為機(jī)器學(xué)習(xí)算法在腦功能研究中的應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)和實(shí)驗(yàn)依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：視覺運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)區(qū) MT/V5 V6 fMRI 寬視野 支持向量機(jī)
【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
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-9
• 第1章 緒論9-20
• 1.1 本課題的研究背景9
• 1.2 本研究的目的和意義9-10
• 1.3 當(dāng)前多模態(tài)視覺運(yùn)動(dòng)區(qū)皮質(zhì)研究的現(xiàn)狀與發(fā)展10-17
• 1.3.1 多模態(tài)腦功能研究發(fā)展10-13
• 1.3.2 MT+區(qū)的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.3 V6 區(qū)的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.4 寬視野 fMRI 技術(shù)及應(yīng)用17
• 1.4 研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.5 研究方法18-19
• 1.6 本章小結(jié)19-20
• 第2章 視覺刺激及核磁共振實(shí)驗(yàn)20-26
• 2.1 視覺刺激的實(shí)現(xiàn)20-24
• 2.1.1 MT/V5 的視覺刺激20-21
• 2.1.2 V6 及 V6A 的視覺刺激21-24
• 2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案24
• 2.3 核磁共振實(shí)驗(yàn)24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第3章 信號(hào)預(yù)處理26-35
• 3.1 fMRI 信號(hào)主要噪聲26-28
• 3.2 fMRI 信號(hào)預(yù)處理28-34
• 3.2.1 文件格式轉(zhuǎn)換及去除前幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)28
• 3.2.2 時(shí)間層校正28
• 3.2.3 頭動(dòng)校正28-30
• 3.2.4 配準(zhǔn)30-31
• 3.2.5 分割31-32
• 3.2.6 標(biāo)準(zhǔn)化32
• 3.2.7 平滑32-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第4章 功能數(shù)據(jù)的分析35-42
• 4.1 一般線性模型35-36
• 4.2 視網(wǎng)膜拓?fù)溆成?/span>36-38
• 4.3 支持向量機(jī)38-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第5章 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析42-49
• 5.1 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集原理及實(shí)現(xiàn)42
• 5.2 DTI 數(shù)據(jù)處理42-47
• 5.2.1 原始數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換42-43
• 5.2.2 配準(zhǔn)43
• 5.2.3 張量解析43-44
• 5.2.4 FA、ADC 等擴(kuò)散指標(biāo)計(jì)算44-47
• 5.3 纖維跟蹤47-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 第6章 結(jié)論與展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單55-56
• 致謝56

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：390357