聲音誘發(fā)閃光錯覺(sound-induced flash illusion, SiFI)是一種聽覺占主導(dǎo)性的多感覺整合現(xiàn)象,即當(dāng)視覺閃光伴隨不相等數(shù)量的聽覺聲音在100 ms內(nèi)相繼或同時呈現(xiàn)時,個體會錯覺性地知覺到視覺閃光的個數(shù)與聽覺聲音的數(shù)量相等。本研究分別將老年人群體和年輕人群體的聲音誘發(fā)閃光錯覺量(裂變錯覺和融合錯覺)與全腦的靜息態(tài)低頻振幅(amplitude of low-frequency fluctuation, ALFF)進(jìn)行相關(guān)分析,考察老年人群體聲音誘發(fā)閃光錯覺效應(yīng)與大腦靜息狀態(tài)自發(fā)活動區(qū)域的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn),無論是裂變錯覺還是融合錯覺,老年人聲音誘發(fā)閃光錯覺均增大。對于裂變錯覺,老年人的錯覺量與內(nèi)側(cè)前額葉皮層的自發(fā)活動呈顯著正相關(guān);對于融合錯覺,老年人的錯覺量與額下回、額中回和顳下回的自發(fā)活動呈顯著正相關(guān),與枕上回和舌回的自發(fā)活動呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。結(jié)果表明,老年人聲音誘發(fā)閃光錯覺量增大的原因與大腦中多個腦區(qū)的靜息態(tài)自發(fā)活動存在關(guān)系。
【部分圖文】：

被試在正式實(shí)驗(yàn)之前先進(jìn)行練習(xí)實(shí)驗(yàn),主要目的是為了熟悉實(shí)驗(yàn)任務(wù)以及排除掉不能分辨清楚視覺閃光和聽覺聲音個數(shù)的被試。正式實(shí)驗(yàn)為2(被試群體:老年人vs.年輕人)×2(視覺閃光刺激:1 vs.2)×3(聽覺聲音刺激:0 vs.1 vs.2)的混合設(shè)計。所有視覺閃光刺激和聽覺聲音刺激構(gòu)成了6種實(shí)驗(yàn)條件,即F1、F2、F1B1、F1B2、F2B1和F2B2。為了便于論述,這些試次類型均使用英文縮寫來表示,如“F1B1”表示呈現(xiàn)一個視覺閃光刺激時伴隨著一個聽覺聲音刺激的試次;“F1B2”表示呈現(xiàn)一個視覺閃光刺激時伴隨著兩個聽覺聲音刺激的試次。兩組被試均完成6種實(shí)驗(yàn)條件,每種實(shí)驗(yàn)條件下80個試次,一共480個試次(每個block有120個試次,共4個block,每個block間被試可進(jìn)行休息)。6種實(shí)驗(yàn)條件下的刺激在實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)呈現(xiàn),試次間的時間間隔以100 ms為步長從400 ms到700 ms隨機(jī)。在F1B1、F1B2、F2B1和F2B2條件下,第一個聽覺聲音刺激與第一個視覺閃光刺激的開始時間相同,聽覺聲音刺激呈現(xiàn)7 ms,視覺閃光刺激呈現(xiàn)17 ms。F2、F2B1和F2B2條件下,兩個視覺閃光刺激的時間間隔為66 ms;F1B2和F2B2條件下,兩個聽覺聲音刺激的時間間隔為76 ms(刺激呈現(xiàn)示意如圖1所示)。實(shí)驗(yàn)要求被試判斷視覺閃光刺激的個數(shù),而忽略聽覺聲音刺激。2.4 靜息態(tài)功能性磁共振數(shù)據(jù)采集與分析

進(jìn)一步2(被試群體:老年人vs.年輕人)×2(錯覺量:裂變錯覺vs.融合錯覺)的重復(fù)測量方差分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),被試群體的主效應(yīng)顯著,F(1,98)=13.72,p=0.001,η2=0.22;錯覺量的主效應(yīng)顯著,F(1,98)=10.95,p=0.002,η2=0.18;被試群體和錯覺量的交互作用不顯著,F(1,98)=1.98,p=0.17。對老年人和年輕人的裂變錯覺和融合錯覺分別進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)之后,結(jié)果發(fā)現(xiàn),對于裂變錯覺,老年人的錯覺量顯著大于年輕人,t(98)=2.13,p=0.036,Cohen’s d=0.43,95%CI=[-0.23,-0.01];對于融合錯覺,老年人的錯覺量也顯著大于年輕人,t(98)=3.86,p<0.001,Cohen’s d=0.78,95%CI=[-0.32,-0.10]。3.2 ALFF與裂變錯覺

對于老年人,F1B2條件下,當(dāng)cluster size>127voxels,個體voxel cluster p<0.05時,校正后的顯著性水平為p<0.05;將與F1B2錯覺量相關(guān)的腦區(qū)在DPABI-VIEW(Yan et al.,2016)ch2bet提供的模板上進(jìn)行顯示,所有顯著相關(guān)均以MNI坐標(biāo)表示。圖3上(A)結(jié)果顯示,F1B2錯覺量和內(nèi)側(cè)前額葉皮層(medial prefrontal cortex,MPFC)區(qū)域呈顯著正相關(guān),表現(xiàn)為內(nèi)側(cè)前額葉皮層活動越強(qiáng)烈,被試的裂變錯覺量越大(peak voxel at x=-27,y=51,z=0,cluster size k=304 voxels,r peak=0.56,r cluster=0.55,p<0.001),見圖3上(B)。對于年輕人,F1B2條件下,當(dāng)cluster size>117 voxels,個體voxel cluster p<0.05時,校正后的顯著性水平為p<0.05;將與F1B2錯覺量相關(guān)的腦區(qū)在DPABI-VIEW(Yan et al.,2016)ch2bet提供的模板上進(jìn)行顯示,所有顯著相關(guān)均以MNI坐標(biāo)表示。圖3下(A)結(jié)果顯示,F1B2錯覺量和右側(cè)枕上回(superior occipital gyrus,SOG)和左側(cè)舌回(Lingual)呈顯著負(fù)相關(guān),表現(xiàn)為兩個區(qū)域的活動越弱,被試的裂變錯覺量越小,以右側(cè)枕上回為例(peak voxel at x=24,y=-87,z=9,cluster size k=237 voxels,r peak=-0.50,r cluster=-0.45,p=0.001),見圖3下(B)。3.3 ALFF與融合錯覺
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉燕君;李榮茂;臧珊珊;陳思宇;謝耀欽;;基于靜息態(tài)fMRI的催眠控制呼吸研究[J];集成技術(shù);2017年02期

2 孫桂洋;陳井亞;馮源;張玲玲;陸照璇;陳碩楠;劉斌;;獨(dú)立成分分析觀察不同性別正常人靜息態(tài)聽覺網(wǎng)絡(luò)差異[J];東南大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版);2013年03期

3 孫曼;袁理想;張高燕;嚴(yán)序;尹建忠;倪紅艷;;重復(fù)時間對大腦靜息態(tài)功能磁共振成像比率低頻振幅結(jié)果的影響[J];臨床放射學(xué)雜志;2016年08期

4 李亞鵬;沈蓉;戴慧;李煒;;探索大腦網(wǎng)絡(luò)連接的幾種方式--基于靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)[J];中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志;2013年01期

5 包婉蓉;張騰騰;;樹突狀細(xì)胞表面鈣網(wǎng)蛋白的組成性和誘導(dǎo)性表達(dá)[J];蘇州大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版);2012年05期

6 杜樂霞;張改云;李勃;錢紹文;劉鍇;薛巖;姜慶軍;;生理性進(jìn)食之后靜息態(tài)fMRI腦功能連接的變化[J];磁共振成像;2018年03期

7 田洪君;高全勝;高軍峰;竇順陽;;基于靜息態(tài)功能連接的杏仁核譜聚類研究[J];磁共振成像;2016年10期

8 艾凱;高燕華;田洪君;喻罡;;基于時頻分析的靜息態(tài)大腦情緒記憶網(wǎng)絡(luò)[J];中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2014年05期

9 徐楠杰;;控制成年靜息態(tài)神經(jīng)干細(xì)胞激活的分子開關(guān)[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版);2019年04期

10 龍學(xué)鋒;;戀愛、做父母為何使我們改變?[J];百科知識;2015年24期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

1 方曉靜;基于靜息態(tài)功能磁共振影像的工作記憶網(wǎng)絡(luò)研究[D];電子科技大學(xué);2016年

2 吳燕;情緒調(diào)節(jié)性別差異的腦網(wǎng)絡(luò)研究[D];電子科技大學(xué);2016年

3 徐君海;靜息狀態(tài)下腦網(wǎng)絡(luò)及其與注意的關(guān)系[D];山東大學(xué);2014年

4 李玲;靜息態(tài)下漢字加工神經(jīng)機(jī)制的研究[D];北京交通大學(xué);2014年

5 劉悅;嗅聞與嗜酒行為的神經(jīng)環(huán)路與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)[D];華中科技大學(xué);2017年

6 段旭君;基于大尺度腦網(wǎng)絡(luò)分析方法的腦可塑性研究[D];電子科技大學(xué);2013年

7 張銳;運(yùn)動想象腦—機(jī)接口的神經(jīng)機(jī)制與識別算法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張峰瑞;大鼠靜息態(tài)及麻醉狀態(tài)電生理模型優(yōu)化及其特征研究[D];遼寧師范大學(xué);2019年

2 錢淑芳;低頻振幅在不同類型靜息態(tài)間的調(diào)控機(jī)制初探[D];遼寧師范大學(xué);2019年

3 萬曉勇;睡姿影響腦網(wǎng)絡(luò)[D];西南大學(xué);2019年

4 裴常福;腦網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化建模及穩(wěn)定狀態(tài)辨識方法研究[D];昆明理工大學(xué);2018年

5 付曉璇;基于靜息態(tài)下功能磁共振的語言網(wǎng)絡(luò)功能連接的研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2016年

6 張嬌;基于靜息態(tài)電生理網(wǎng)絡(luò)的電子游戲效應(yīng)研究[D];電子科技大學(xué);2018年

7 李恒;基于腦網(wǎng)絡(luò)重組的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)響應(yīng)機(jī)制研究[D];電子科技大學(xué);2018年

8 王偉偉;老齡相關(guān)靜息態(tài)fMRI動態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)特性研究[D];天津大學(xué);2016年

9 樊時佳;靜息態(tài)腦活動對想象未來和回憶過去的生動性的預(yù)測作用[D];杭州師范大學(xué);2016年

10 譚波;靜息態(tài)下強(qiáng)迫癥的腦電研究[D];電子科技大學(xué);2014年

本文編號：2890046