本文關(guān)鍵詞：基于電子競(jìng)技運(yùn)動(dòng)員的大尺度功能—結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析

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【摘要】：電子競(jìng)技就是達(dá)到“競(jìng)技”層面的電子游戲比賽,而電子競(jìng)技也作為一種職業(yè),開(kāi)始受到社會(huì)的廣泛關(guān)注。相關(guān)研究表明,電子競(jìng)技專家在涉及到注意力、工作記憶和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)整合的任務(wù)中有更好的認(rèn)知表現(xiàn)。因此,電子競(jìng)技非常適合作為干預(yù)模型來(lái)抵消已知的風(fēng)險(xiǎn)因素,例如認(rèn)知能力下降、腦損傷、朗讀困難癥和弱視。但是,目前對(duì)于電子競(jìng)技專家的大尺度結(jié)構(gòu)和功能網(wǎng)絡(luò)卻幾乎一無(wú)所知。大尺度網(wǎng)絡(luò)是一種基本的大腦結(jié)構(gòu)模式,它能夠通過(guò)特殊的連接方式進(jìn)行分割和整合。對(duì)于電子競(jìng)技專家的大尺度結(jié)構(gòu)和功能網(wǎng)絡(luò)的研究能夠揭示電子競(jìng)技對(duì)于大腦可塑性的影響。本文以至少有6年的錦標(biāo)賽和訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的28個(gè)電子競(jìng)技專家和38個(gè)性別和年齡相匹配的業(yè)余愛(ài)好者作為研究對(duì)象。首先我們用彌散張量圖像進(jìn)行全腦的白質(zhì)纖維束追蹤,構(gòu)建白質(zhì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)基于圖論的方法計(jì)算了結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩约肮?jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩�。探討長(zhǎng)期學(xué)習(xí)訓(xùn)練所引起的結(jié)構(gòu)連接的改變及對(duì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩约肮?jié)點(diǎn)屬性產(chǎn)生的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)電子競(jìng)技專家相對(duì)業(yè)余組的結(jié)構(gòu)連接差異主要集中體現(xiàn)在前額皮層網(wǎng)絡(luò)上,我們也發(fā)現(xiàn)電子競(jìng)技專家具有較高的全局效率、局部效率和集群系數(shù)。全局效率加強(qiáng)表明長(zhǎng)期學(xué)習(xí)訓(xùn)練能夠增強(qiáng)全腦網(wǎng)絡(luò)的功能整合能力、提高信息的轉(zhuǎn)換效率,而局部效率和集群系數(shù)的增強(qiáng)表明了電子競(jìng)技專家對(duì)特定信息處理的能力提高,也意味著全腦的功能分割的能力的增強(qiáng)。結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩缘母淖冎饕性谪?fù)責(zé)認(rèn)知控制和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)的一些樞紐區(qū)域。其次,我們用AAL模板提取90個(gè)腦區(qū)所有體素的時(shí)間序列并平均,計(jì)算腦區(qū)之間的相關(guān)性并構(gòu)建大尺度功能網(wǎng)絡(luò),并基于圖論的方法計(jì)算功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩院凸?jié)點(diǎn)屬性。我們發(fā)現(xiàn)電子競(jìng)技專家功能網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)的連接主要是與楔前葉和邊緣節(jié)點(diǎn)的連接,進(jìn)一步說(shuō)明這些連接強(qiáng)度增加可能與電子競(jìng)技專家的認(rèn)知控制和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)功能增強(qiáng)有部分關(guān)系。同時(shí)功能網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩愿淖冎饕性谧⒁狻⒅X(jué)和邊緣系統(tǒng)區(qū)域,這種增強(qiáng)不僅表明了專業(yè)處理信息的方式,同時(shí)也說(shuō)明了對(duì)特殊信息的整合能力。本次研究表明電子競(jìng)技專家結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和功能網(wǎng)絡(luò)都有改變的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?同時(shí)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和功能網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)連接強(qiáng)度都發(fā)生變化都主要集中在與感覺(jué)運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知控制相關(guān)的區(qū)域。并且發(fā)現(xiàn)這些改變與電子競(jìng)技專家擁有優(yōu)秀的認(rèn)知控制能力和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)能力相關(guān)。總之,長(zhǎng)期參與電子競(jìng)技運(yùn)動(dòng)可以導(dǎo)致大腦相關(guān)結(jié)構(gòu)和功能的改變。這種改變可以選擇性的作為特定人群的干預(yù)性手段起到教育和醫(yī)療作用。
【關(guān)鍵詞】：電子競(jìng)技專家 大尺度結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 大尺度功能網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)屬性 節(jié)點(diǎn)屬性
【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】：2014
【分類號(hào)】：G899;R87
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析方法14-15
• 1.2.2 功能網(wǎng)絡(luò)分析方法15-16
• 1.2.3 電子競(jìng)技的研究16-17
• 1.3 研究的目的和意義17
• 1.4 研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 全腦大尺度結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析20-39
• 2.1 引言20
• 2.2 實(shí)驗(yàn)被試20-22
• 2.3 數(shù)據(jù)采集22
• 2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理22
• 2.5 大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建22-29
• 2.5.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定義23-26
• 2.5.2 白質(zhì)纖維追蹤26
• 2.5.3 網(wǎng)絡(luò)邊的定義26
• 2.5.4 Backbone網(wǎng)絡(luò)26-27
• 2.5.5 圖論分析27-29
• 2.6 統(tǒng)計(jì)分析29-30
• 2.6.1 全腦結(jié)構(gòu)連接矩陣的比較29
• 2.6.2 網(wǎng)絡(luò)屬性的比較29-30
• 2.6.3 節(jié)點(diǎn)屬性的比較30
• 2.6.4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩耘c電子競(jìng)技專家的行為表現(xiàn)之間的相關(guān)性30
• 2.7 結(jié)果30-35
• 2.7.1 全腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)連接強(qiáng)度的組間比較30-31
• 2.7.2 全腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘慕M間比較31-32
• 2.7.3 全腦節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩缘慕M間比較32-34
• 2.7.4 拓?fù)鋵傩耘c行為之間的關(guān)系34-35
• 2.8 討論35-38
• 2.8.1 增強(qiáng)的結(jié)構(gòu)連接35-36
• 2.8.2 增強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)屬性36-37
• 2.8.3 增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?/span>37
• 2.8.4 結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)屬性與行為的關(guān)系37-38
• 2.8.5 潛在的臨床應(yīng)用38
• 2.9 結(jié)論38-39
• 第三章 全腦大尺度功能網(wǎng)絡(luò)研究39-49
• 3.1 引言39
• 3.2 實(shí)驗(yàn)被試39
• 3.3 數(shù)據(jù)采集39
• 3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-40
• 3.5 大腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建40-41
• 3.5.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定義40
• 3.5.2 相關(guān)矩陣構(gòu)建40-41
• 3.5.3 圖論分析41
• 3.6 統(tǒng)計(jì)分析41-42
• 3.6.1 連接矩陣的比較41
• 3.6.2 網(wǎng)絡(luò)屬性的比較41-42
• 3.6.3 節(jié)點(diǎn)屬性的比較42
• 3.6.4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩耘c行為之間的相關(guān)性42
• 3.7 結(jié)果42-46
• 3.7.1 全腦功能網(wǎng)絡(luò)連接強(qiáng)度的組間比較42-43
• 3.7.2 全腦功能網(wǎng)絡(luò)及節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩缘慕M間比較43-45
• 3.7.3 拓?fù)鋵傩耘c行為之間的關(guān)系45-46
• 3.8 討論46-47
• 3.8.1 功能連接強(qiáng)度的增加46-47
• 3.8.2 增強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)屬性47
• 3.8.3 功能網(wǎng)絡(luò)屬性與行為的關(guān)系47
• 3.9 結(jié)論47-49
• 第四章 總結(jié)和展望49-51
• 4.1 本文總結(jié)49-50
• 4.2 展望50-51
• 致謝51-52
• 攻碩期間取得的研究成果52-53
• 參考文獻(xiàn)53-62

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 羅揚(yáng)眉;李寶林;劉杰;畢重增;黃希庭;;幸福感的靜息態(tài)功能磁共振成像低頻振幅[J];科學(xué)通報(bào);2015年02期

2 張欣;胡新韜;郭雷;;基于動(dòng)態(tài)功能連接的運(yùn)動(dòng)任務(wù)大腦狀態(tài)表達(dá)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2015年07期

3 石雪;陳進(jìn)琥;李洪升;尹勇;李登旺;;基于感興趣窄帶區(qū)域的同步分割與配準(zhǔn)方法及在IGRT中的應(yīng)用[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2015年09期

4 Cuiping Mao;Longxiao Wei;Qiuli Zhang;Xia Liao;Xiaoli Yang;Ming Zhang;;Differences in brain structure in patients with distinct sites of chronic pain:A voxel-based morphometric analysis[J];Neural Regeneration Research;2013年32期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 周廣玉;功能性消化不良患者大腦結(jié)構(gòu)和功能異常研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

2 羅揚(yáng)眉;幸福感的神經(jīng)機(jī)制[D];西南大學(xué);2014年

3 董明皓;基于磁共振成像的針灸師大腦可塑性研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

4 張拓;基于磁共振成像的大腦白質(zhì)纖維束形態(tài)分析方法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

5 汪瑩;利用fMRI研究人類決策中估計(jì)誤差的表征和學(xué)習(xí)的神經(jīng)機(jī)制[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

6 陳海東;不確定性可視化及分析方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 李恒;基于MR擴(kuò)散張量成像的圖像配準(zhǔn)算法研究[D];鄭州大學(xué);2013年

2 熊詩(shī)威;基于擴(kuò)散張量成像的人腦三維張量模板構(gòu)建研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

3 張建輝;2型糖尿病患者腦部DTI研究[D];大連醫(yī)科大學(xué);2014年

4 石雪;基于感興趣窄帶區(qū)域的肝臟分割方法及在IGRT系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];山東師范大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：826566