本文選題：腦電 + 運(yùn)動(dòng)想象　； 參考：《電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人們發(fā)現(xiàn)大腦的認(rèn)知活動(dòng)(如運(yùn)動(dòng)想象)、腦疾病(如精神分裂癥)等與腦區(qū)之間的信息交互有重要關(guān)系。近年來,腦網(wǎng)絡(luò)分析方法在神經(jīng)科學(xué)研究中得到了廣泛的應(yīng)用。研究不同狀態(tài)、不同尺度下的腦網(wǎng)絡(luò)連接模式,有助于我們更好的揭示大腦潛在的正常和異常工作機(jī)制。因此,本論文中我們基于高分辨率的EEG數(shù)據(jù),并利用自適應(yīng)定向傳遞函數(shù)(Adaptive Directed Transfer Function,ADTF)的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)分析方法分別來探索正常人運(yùn)動(dòng)想象的認(rèn)知活動(dòng)、以及精神分裂病人感覺門控異常的網(wǎng)絡(luò)連接模式。我們的工作主要包含了以下兩部分內(nèi)容:第一、基于ADTF的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)方法分別探索左/右手運(yùn)動(dòng)想象的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式。首先,利用左/右手運(yùn)動(dòng)想象的任務(wù)態(tài)EEG數(shù)據(jù),我們分別提取了對(duì)應(yīng)的ERD(Event-Related Desynchronization)和ERS(Event-Related Synchronization)時(shí)間過程。然后,基于ADTF的方法構(gòu)建了時(shí)變網(wǎng)絡(luò)。我們的結(jié)果表明,在運(yùn)動(dòng)想象準(zhǔn)備階段左右手運(yùn)動(dòng)想象主要表現(xiàn)出一個(gè)對(duì)稱的左右半球的網(wǎng)絡(luò)連接模式,雙側(cè)枕葉區(qū)域?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)連接中心。在運(yùn)動(dòng)想象過程中,特別是運(yùn)動(dòng)想象早期階段,左右手運(yùn)動(dòng)想象時(shí)變網(wǎng)絡(luò)都出現(xiàn)了明顯的偏側(cè)性。運(yùn)動(dòng)想象后期以及停止階段,網(wǎng)絡(luò)的連接模式逐漸恢復(fù)到一個(gè)左右對(duì)稱的連接模式。最后,基于時(shí)變的網(wǎng)絡(luò),我們也研究時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)屬性。我們的結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同階段的網(wǎng)絡(luò)同樣呈現(xiàn)出了運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備階段的網(wǎng)絡(luò)效率急速上升、運(yùn)動(dòng)想象執(zhí)行階段的效率緩慢下降到運(yùn)動(dòng)想象完成階段的網(wǎng)絡(luò)效率的回歸到運(yùn)動(dòng)想象開始狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變換的過程。這些發(fā)現(xiàn)有助于我們更好的理解運(yùn)動(dòng)想象的潛在神經(jīng)機(jī)制。第二、基于ADTF的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)方法探索正常人和精神分裂病人感覺門控動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式。P50幅度比(抑制比)是診斷精神分裂癥的一個(gè)重要的臨床指標(biāo)。在精神分裂病人中,感覺門控異常主要體現(xiàn)在病人在響應(yīng)第一個(gè)刺激(S1)和第二個(gè)刺激(S2)時(shí),產(chǎn)生的P50波幅差異不大,從而出現(xiàn)抑制比(S2/S1)較高感覺門控異常的現(xiàn)象。本文中,我們首先提取正常人和精神分裂病人S1和S2階段下的P50成分信號(hào)。然后,基于ADTF的方法構(gòu)建了各個(gè)狀態(tài)下的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)。最后,我們分別比較了正常人S1、S2下的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)連接差異、精神分裂病人S1、S2下的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)連接差異和正常人與精神分裂病人S1和S2的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn):1)正常人從網(wǎng)絡(luò)上能體現(xiàn)出右半球抑制的偏側(cè)性;2)精神分裂病人兩個(gè)階段上時(shí)變網(wǎng)絡(luò)沒有顯著差異;3)正常人在整個(gè)階段上都有比精神分裂病人更強(qiáng)的右側(cè)頂葉到額葉的網(wǎng)絡(luò)連接。這些發(fā)現(xiàn)加深了我們對(duì)感覺門控機(jī)制的認(rèn)識(shí)。綜上,我們的發(fā)現(xiàn)表明了時(shí)變網(wǎng)絡(luò)分析方法有助于我們更加精細(xì)的探索大腦的活動(dòng)狀態(tài)。大腦的活動(dòng)本質(zhì)是一種動(dòng)態(tài)變化的過程,時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的分析方法可以更好的捕捉動(dòng)態(tài)的大腦活動(dòng)過程,為我們解讀大腦的神經(jīng)機(jī)制和發(fā)現(xiàn)新的腦疾病生物標(biāo)記物開辟了新的途徑。
[Abstract]:In recent years , we have studied the dynamic network model of the left / right - hand motion picture . The time - varying network analysis method can capture the dynamic brain activity better , and opens up a new way for us to interpret the neural mechanism of the brain and discover new brain disease biomarkers .
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R741

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 Yin Tian;Shanshan Liang;Dezhong Yao;;Attentional orienting and response inhibition: insights from spatial-temporal neuroimaging[J];Neuroscience Bulletin;2014年01期

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本文編號(hào)：1963257