【摘要】：P300與多種認(rèn)知功能,如注意力、智力和工作記憶等相關(guān),這些功能的實(shí)現(xiàn)依賴于大尺度腦區(qū)之間的相互作用。盡管依賴于功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)或腦電圖(Electroencephalogram,EEG)的研究已經(jīng)對P300的信號源和相應(yīng)的腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了一定的分析,但同步EEG-fMRI相關(guān)的研究還比較少,也缺乏對應(yīng)于P300大尺度腦網(wǎng)絡(luò)的報道。實(shí)際上,已有相關(guān)研究報道了存在于個體間較大的P300差異性,但差異背后的神經(jīng)機(jī)制仍然不是很清楚。因此,基于同步采集的EEG-fMRI,本文開展了P300大尺度腦網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究,主要包括以下三個方面的內(nèi)容:1、基于空間腦圖譜的P300大尺度網(wǎng)絡(luò)分析。借助Power264腦模板和典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)方法,我們構(gòu)建了相應(yīng)的靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)fMRI大尺度功能網(wǎng)絡(luò)。研究發(fā)現(xiàn),靜息態(tài)大尺度網(wǎng)絡(luò)中,默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(Default mode,DMN)與視覺網(wǎng)絡(luò)(Visual)、額頂任務(wù)控制網(wǎng)絡(luò)(Fronto-parietal Task Control,FPN)、顯著網(wǎng)絡(luò)(Salience)等多個子網(wǎng)絡(luò)間的交互較強(qiáng),這種良好交互是腦功能得以完成的基礎(chǔ)。從靜息態(tài)切換到任務(wù)態(tài)1時,P300的多個起源區(qū)域激活,使得FPN的參與更強(qiáng),表現(xiàn)為FPN-Salience的交互作用增強(qiáng);任務(wù)態(tài)2中為了響應(yīng)復(fù)雜任務(wù)持續(xù)進(jìn)行的需求,DMN的核心節(jié)點(diǎn)作用減弱,帶狀蓋回任務(wù)控制網(wǎng)絡(luò)(Cingulo-opercular Task Control,CON)與Salience的連接重新增強(qiáng),加強(qiáng)了和P300誘發(fā)相關(guān)的多個階段中的信息處理。2、基于組間時空分解的P300大尺度網(wǎng)絡(luò)分析。我們使用獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)對fMRI信號進(jìn)行時空分解,獲得了大尺度網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)以及相應(yīng)時間過程。組間ICA分離出外紋狀/初級視覺網(wǎng)絡(luò)(extrastriate/primary visual network,Extra/Prim VN)、背側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)(dorsal attention network,DAN)、左/右側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)(left/right frontal-parietal network,L/RFPN)、感覺運(yùn)動網(wǎng)絡(luò)(somato-motor network,SMN)等11個與P300相關(guān)的子網(wǎng)絡(luò);基于以上11個子網(wǎng)絡(luò),我們構(gòu)建了P300大尺度功能網(wǎng)絡(luò)。與此同時,同步EEG數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),目標(biāo)刺激誘發(fā)了清晰的P300波形。我們發(fā)現(xiàn),受試者的P300幅值與P300大尺度網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)、全局效率、局部效率呈顯著負(fù)相關(guān),而與特征路徑長度呈顯著正相關(guān),意味著幅值更高的個體在執(zhí)行任務(wù)時,只需要消耗更少的網(wǎng)絡(luò)資源。P300幅值更高的個體,在靜息態(tài)的大腦更高效,即任務(wù)態(tài)的“起點(diǎn)”更高,因此,任務(wù)態(tài)時高幅值的個體反而不需要消耗太多的網(wǎng)絡(luò)資源。3、基于滑動時間窗的P300動態(tài)大尺度網(wǎng)絡(luò)分析。我們通過滑動時間窗截取獨(dú)立成分的時間序列以構(gòu)建P300功能網(wǎng)絡(luò)。聚類分析結(jié)果顯示,在最優(yōu)窗長下,P300動態(tài)大尺度網(wǎng)絡(luò)可以歸納為2個不同的模式,即響應(yīng)目標(biāo)刺激的較強(qiáng)功能網(wǎng)絡(luò)連接以及響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)刺激的較弱功能網(wǎng)絡(luò)連接。目標(biāo)刺激對應(yīng)的大尺度網(wǎng)絡(luò)中,在RFPN表現(xiàn)出更強(qiáng)的偏側(cè)性;且因進(jìn)行辨別任務(wù)時需要在視野中聚焦注意力,而引起Extra VN更強(qiáng)的參與。作為代償,在標(biāo)準(zhǔn)刺激對應(yīng)的大尺度網(wǎng)絡(luò)中,LFPN和Prim VN有較強(qiáng)參與。以上響應(yīng)目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)刺激的不同策略也解釋了目標(biāo)刺激和標(biāo)準(zhǔn)刺激誘發(fā)了不同的信號(目標(biāo)刺激誘發(fā)了一個清晰的P300波形)。因此,我們可以從P300任務(wù)態(tài)的時間序列中,更精細(xì)地獲取大腦對不同刺激反應(yīng)時對應(yīng)的大尺度網(wǎng)絡(luò)的信息。
【圖文】：

連接的敏感性和特異性與用于劃分大腦網(wǎng)絡(luò)的框架是否全面和準(zhǔn)確直接相以當(dāng)前基于圖論的功能腦網(wǎng)絡(luò)研究的一大障礙是很難定義構(gòu)成大腦網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)。先驗(yàn)的腦圖譜可以將人腦劃分為各個功能網(wǎng)絡(luò)，便于我們在子網(wǎng)絡(luò)間的研究全腦的交互模式。構(gòu)建全腦的磁共振靜息態(tài)功能連接的標(biāo)準(zhǔn)方法將體為節(jié)點(diǎn)[64]；使用自動解剖標(biāo)記（Anatomical Automatic Labeling,AAL）模板于腦圖譜解剖學(xué)上的區(qū)域形成 90 個節(jié)點(diǎn)的腦網(wǎng)絡(luò)劃分；正電子發(fā)射斷層成Positron Emission Tomography, PET）和 fMRI 實(shí)驗(yàn)將功能網(wǎng)絡(luò)定義為大腦類型的任務(wù)期間共同激活的區(qū)域[65]。這些方法并不意味著形成與大腦組織的宏觀“單元”，因此不一定能夠形成良好的節(jié)點(diǎn)。將一個真實(shí)系統(tǒng)模擬為圖果該圖形的節(jié)點(diǎn)不能準(zhǔn)確地表示系統(tǒng)中某個真實(shí)要素，那么它在圖論里的會偏離系統(tǒng)的真實(shí)屬性，這個圖形也就不是一個準(zhǔn)確的模型。圣路易斯華學(xué) Power 教授團(tuán)隊提出一種新的定義方法，定義了一組更合適的節(jié)點(diǎn)，一上客服了克服這些障礙。圖 2-1 展示了現(xiàn)有的一些定義功能網(wǎng)絡(luò)的方法和相能網(wǎng)絡(luò)[66]。

實(shí)驗(yàn)為event設(shè)計
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O157.5;R445.2;R741.044;R338

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本文編號：2680589