本文選題：心算任務(wù) + 因果分析��； 參考：《天津醫(yī)科大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：研究目的:心算是人類生活中經(jīng)常使用并與認(rèn)知密切相關(guān)的技能。完成心算任務(wù)需要多個(gè)腦區(qū)共同參與,不同難度的心算任務(wù)關(guān)鍵腦區(qū)的關(guān)聯(lián)程度不同。本文從頻域角度,以健康受試者在心算任務(wù)下的功能連接為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)三種心算任務(wù),應(yīng)用Granger因果分析方法計(jì)算腦電的因果連接,基于連接矩陣,計(jì)算信息流增益,比較三種不同難度心算任務(wù)下各腦區(qū)之間不同頻段信息流增益,為進(jìn)一步探索心算的信息加工機(jī)制提供支持。研究方法:1.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):利用三種不同難度心算認(rèn)知任務(wù)范式,記錄10名健康受試者的19導(dǎo)腦電數(shù)據(jù),去除基線漂移和工頻干擾,每種任務(wù)篩選出500個(gè)靶刺激和非靶刺激數(shù)據(jù)段。2.能量空間分布:應(yīng)用傅里葉變換對(duì)19導(dǎo)腦電進(jìn)行頻譜分析,比較靶刺激和非靶刺激數(shù)據(jù)在delta、theta、alpha、beta以及gamma等5個(gè)頻段的能量空間分布。3.計(jì)算定向傳遞函數(shù)(DTFij):應(yīng)用Granger因果分析方法分析多通道腦電,分別計(jì)算10名受試者在三種心算任務(wù)下各頻段分量的定向傳遞函數(shù)DTFij。4.計(jì)算信息流增益:基于DTFij構(gòu)建矩陣,計(jì)算信息流增益繪制腦地形圖得到其空間分布;分別計(jì)算額區(qū)、中央?yún)^(qū)、顳區(qū)以及頂區(qū)的EEGs各頻段流增益。5.計(jì)算功能連接強(qiáng)度:基于DTFij,計(jì)算全腦功能連接強(qiáng)度和4個(gè)腦區(qū)內(nèi)部以及之間的功能連接強(qiáng)度。6.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析:采用單因素方差分析方法,分析三種心算任務(wù)下10名受試者的500個(gè)靶刺激數(shù)據(jù)之間的差異。組間兩兩比較采用Student Newman Keuls檢驗(yàn)。研究結(jié)果:1、三種心算任務(wù)下腦電各頻段能量的空間分布Delta、theta、alpha頻段能量集中分布在額區(qū)和中央?yún)^(qū),隨心算任務(wù)難度增加而增加;beta和gamma頻段能量集中在額區(qū),隨任務(wù)難度增加左顳區(qū)能量出現(xiàn)集中,額區(qū)能量增加。2、三種心算任務(wù)下EEGs各頻段信息流地形圖三種不同難度的心算任務(wù)下DTF流入信息DTFin分布在周邊區(qū)域;流出信息DTFout在頂區(qū)最為活躍;信息流增益在中央-頂葉較活躍。3、beta頻段各腦區(qū)流增益額區(qū)、中央?yún)^(qū)、顳區(qū)、頂區(qū)的信息流增益結(jié)果顯示三種心算任務(wù)在較高頻段尤其是beta段更具有統(tǒng)計(jì)差異。beta頻段信息流增益值在額區(qū)和顳區(qū)隨著任務(wù)難度增大而增大(p0.01),在頂區(qū)則減小(p0.001),在中央?yún)^(qū)則先減小后增大(p0.05);其中,在額區(qū)和顳區(qū)漢字?jǐn)?shù)字筆畫心算任務(wù)的流增益顯著高于計(jì)數(shù)心算任務(wù)(p0.01),在頂區(qū)漢字?jǐn)?shù)字筆畫心算任務(wù)顯著低于其他兩種任務(wù)(p0.001)。4、三種不同難度心算任務(wù)下EEGs的功能連接強(qiáng)度全頻段下個(gè)位加法心算任務(wù)的整個(gè)腦區(qū)DTF因果連結(jié)強(qiáng)度顯著小于其他兩種任務(wù)(p0.001)。分頻段結(jié)果顯示在theta、alpha、beta頻段,個(gè)位加法心算任務(wù)的連接強(qiáng)度顯著小于其他兩種任務(wù)(theta:p0.01;alpha、beta:p0.001;S-N-K檢驗(yàn),p0.01)。4個(gè)腦區(qū)內(nèi)部和之間的DTF功能連接強(qiáng)度結(jié)果顯示除額區(qū)到頂區(qū)在5個(gè)頻段均存在顯著性差異(delta:p0.01;theta:p0.01;alpha:p0.01;beta:p0.001;gamma:p0.05),并且5個(gè)頻段下計(jì)數(shù)心算任務(wù)DTF值均顯著小于漢字?jǐn)?shù)字筆畫心算任務(wù)(p0.01),其他均表現(xiàn)為在較高頻段存在統(tǒng)計(jì)差異。研究結(jié)論:1、信息流增益結(jié)果發(fā)現(xiàn)額區(qū)和頂區(qū)是與心算難易相關(guān)的特異性腦區(qū)。三種心算任務(wù)下在較高頻段尤其是beta頻段,利用流增益特征可以區(qū)分簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)任務(wù)和漢字?jǐn)?shù)字筆畫心算任務(wù)。并且在beta頻段,隨著心算任務(wù)難度增加右側(cè)額區(qū)的信息流活動(dòng)增加,頂區(qū)的信息流活動(dòng)減少。2、三種心算任務(wù)的各腦區(qū)內(nèi)部及之間的DTF結(jié)果發(fā)現(xiàn)功能連接在beta頻段最具有統(tǒng)計(jì)差異;并且隨著任務(wù)難度增加,額-頂網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度增強(qiáng)。
[Abstract]:In this paper , we calculate the spatial distribution of EEG in 10 subjects with three different difficulties . The results show that there is significant difference between the two tasks ( p0.01 ; theta : p0.01 ; alpha : p0.01 ; beta : p0.01 ; alpha : p0.01 ; beta : p0.001 ; gamma : p0.01 ) .

【學(xué)位授予單位】：天津醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R338
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本文編號(hào)：1877751