本文主要研究内容
作者彭文静（2019）在《基于EEG与fMRI多模信息融合的P300大尺度网络研究》一文中研究指出：P300与多种认知功能,如注意力、智力和工作记忆等相关,这些功能的实现依赖于大尺度脑区之间的相互作用。尽管依赖于功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)或脑电图(Electroencephalogram,EEG)的研究已经对P300的信号源和相应的脑网络进行了一定的分析,但同步EEG-fMRI相关的研究还比较少,也缺乏对应于P300大尺度脑网络的报道。实际上,已有相关研究报道了存在于个体间较大的P300差异性,但差异背后的神经机制仍然不是很清楚。因此,基于同步采集的EEG-fMRI,本文开展了P300大尺度脑网络的相关研究,主要包括以下三个方面的内容:1、基于空间脑图谱的P300大尺度网络分析。借助Power264脑模板和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)方法,我们构建了相应的静息态和任务态fMRI大尺度功能网络。研究发现,静息态大尺度网络中,默认网络(Default mode,DMN)与视觉网络(Visual)、额顶任务控制网络(Fronto-parietal Task Control,FPN)、显著网络(Salience)等多个子网络间的交互较强,这种良好交互是脑功能得以完成的基础。从静息态切换到任务态1时,P300的多个起源区域激活,使得FPN的参与更强,表现为FPN-Salience的交互作用增强;任务态2中为了响应复杂任务持续进行的需求,DMN的核心节点作用减弱,带状盖回任务控制网络(Cingulo-opercular Task Control,CON)与Salience的连接重新增强,加强了和P300诱发相关的多个阶段中的信息处理。2、基于组间时空分解的P300大尺度网络分析。我们使用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)对fMRI信号进行时空分解,获得了大尺度网络的节点以及相应时间过程。组间ICA分离出外纹状/初级视觉网络(extrastriate/primary visual network,Extra/Prim VN)、背侧注意网络(dorsal attention network,DAN)、左/右侧额顶网络(left/right frontal-parietal network,L/RFPN)、感觉运动网络(somato-motor network,SMN)等11个与P300相关的子网络;基于以上11个子网络,我们构建了P300大尺度功能网络。与此同时,同步EEG数据的分析发现,目标刺激诱发了清晰的P300波形。我们发现,受试者的P300幅值与P300大尺度网络的聚类系数、全局效率、局部效率呈显著负相关,而与特征路径长度呈显著正相关,意味着幅值更高的个体在执行任务时,只需要消耗更少的网络资源。P300幅值更高的个体,在静息态的大脑更高效,即任务态的“起点”更高,因此,任务态时高幅值的个体反而不需要消耗太多的网络资源。3、基于滑动时间窗的P300动态大尺度网络分析。我们通过滑动时间窗截取独立成分的时间序列以构建P300功能网络。聚类分析结果显示,在最优窗长下,P300动态大尺度网络可以归纳为2个不同的模式,即响应目标刺激的较强功能网络连接以及响应标准刺激的较弱功能网络连接。目标刺激对应的大尺度网络中,在RFPN表现出更强的偏侧性;且因进行辨别任务时需要在视野中聚焦注意力,而引起Extra VN更强的参与。作为代偿,在标准刺激对应的大尺度网络中,LFPN和Prim VN有较强参与。以上响应目标和标准刺激的不同策略也解释了目标刺激和标准刺激诱发了不同的信号(目标刺激诱发了一个清晰的P300波形)。因此,我们可以从P300任务态的时间序列中,更精细地获取大脑对不同刺激反应时对应的大尺度网络的信息。
Abstract
P300yu duo chong ren zhi gong neng ,ru zhu yi li 、zhi li he gong zuo ji yi deng xiang guan ,zhe xie gong neng de shi xian yi lai yu da che du nao ou zhi jian de xiang hu zuo yong 。jin guan yi lai yu gong neng ci gong zhen cheng xiang (functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)huo nao dian tu (Electroencephalogram,EEG)de yan jiu yi jing dui P300de xin hao yuan he xiang ying de nao wang lao jin hang le yi ding de fen xi ,dan tong bu EEG-fMRIxiang guan de yan jiu hai bi jiao shao ,ye que fa dui ying yu P300da che du nao wang lao de bao dao 。shi ji shang ,yi you xiang guan yan jiu bao dao le cun zai yu ge ti jian jiao da de P300cha yi xing ,dan cha yi bei hou de shen jing ji zhi reng ran bu shi hen qing chu 。yin ci ,ji yu tong bu cai ji de EEG-fMRI,ben wen kai zhan le P300da che du nao wang lao de xiang guan yan jiu ,zhu yao bao gua yi xia san ge fang mian de nei rong :1、ji yu kong jian nao tu pu de P300da che du wang lao fen xi 。jie zhu Power264nao mo ban he dian xing xiang guan fen xi (Canonical Correlation Analysis,CCA)fang fa ,wo men gou jian le xiang ying de jing xi tai he ren wu tai fMRIda che du gong neng wang lao 。yan jiu fa xian ,jing xi tai da che du wang lao zhong ,mo ren wang lao (Default mode,DMN)yu shi jiao wang lao (Visual)、e ding ren wu kong zhi wang lao (Fronto-parietal Task Control,FPN)、xian zhe wang lao (Salience)deng duo ge zi wang lao jian de jiao hu jiao jiang ,zhe chong liang hao jiao hu shi nao gong neng de yi wan cheng de ji chu 。cong jing xi tai qie huan dao ren wu tai 1shi ,P300de duo ge qi yuan ou yu ji huo ,shi de FPNde can yu geng jiang ,biao xian wei FPN-Saliencede jiao hu zuo yong zeng jiang ;ren wu tai 2zhong wei le xiang ying fu za ren wu chi xu jin hang de xu qiu ,DMNde he xin jie dian zuo yong jian ruo ,dai zhuang gai hui ren wu kong zhi wang lao (Cingulo-opercular Task Control,CON)yu Saliencede lian jie chong xin zeng jiang ,jia jiang le he P300you fa xiang guan de duo ge jie duan zhong de xin xi chu li 。2、ji yu zu jian shi kong fen jie de P300da che du wang lao fen xi 。wo men shi yong du li cheng fen fen xi (Independent Component Analysis,ICA)dui fMRIxin hao jin hang shi kong fen jie ,huo de le da che du wang lao de jie dian yi ji xiang ying shi jian guo cheng 。zu jian ICAfen li chu wai wen zhuang /chu ji shi jiao wang lao (extrastriate/primary visual network,Extra/Prim VN)、bei ce zhu yi wang lao (dorsal attention network,DAN)、zuo /you ce e ding wang lao (left/right frontal-parietal network,L/RFPN)、gan jiao yun dong wang lao (somato-motor network,SMN)deng 11ge yu P300xiang guan de zi wang lao ;ji yu yi shang 11ge zi wang lao ,wo men gou jian le P300da che du gong neng wang lao 。yu ci tong shi ,tong bu EEGshu ju de fen xi fa xian ,mu biao ci ji you fa le qing xi de P300bo xing 。wo men fa xian ,shou shi zhe de P300fu zhi yu P300da che du wang lao de ju lei ji shu 、quan ju xiao lv 、ju bu xiao lv cheng xian zhe fu xiang guan ,er yu te zheng lu jing chang du cheng xian zhe zheng xiang guan ,yi wei zhao fu zhi geng gao de ge ti zai zhi hang ren wu shi ,zhi xu yao xiao hao geng shao de wang lao zi yuan 。P300fu zhi geng gao de ge ti ,zai jing xi tai de da nao geng gao xiao ,ji ren wu tai de “qi dian ”geng gao ,yin ci ,ren wu tai shi gao fu zhi de ge ti fan er bu xu yao xiao hao tai duo de wang lao zi yuan 。3、ji yu hua dong shi jian chuang de P300dong tai da che du wang lao fen xi 。wo men tong guo hua dong shi jian chuang jie qu du li cheng fen de shi jian xu lie yi gou jian P300gong neng wang lao 。ju lei fen xi jie guo xian shi ,zai zui you chuang chang xia ,P300dong tai da che du wang lao ke yi gui na wei 2ge bu tong de mo shi ,ji xiang ying mu biao ci ji de jiao jiang gong neng wang lao lian jie yi ji xiang ying biao zhun ci ji de jiao ruo gong neng wang lao lian jie 。mu biao ci ji dui ying de da che du wang lao zhong ,zai RFPNbiao xian chu geng jiang de pian ce xing ;ju yin jin hang bian bie ren wu shi xu yao zai shi ye zhong ju jiao zhu yi li ,er yin qi Extra VNgeng jiang de can yu 。zuo wei dai chang ,zai biao zhun ci ji dui ying de da che du wang lao zhong ,LFPNhe Prim VNyou jiao jiang can yu 。yi shang xiang ying mu biao he biao zhun ci ji de bu tong ce lve ye jie shi le mu biao ci ji he biao zhun ci ji you fa le bu tong de xin hao (mu biao ci ji you fa le yi ge qing xi de P300bo xing )。yin ci ,wo men ke yi cong P300ren wu tai de shi jian xu lie zhong ,geng jing xi de huo qu da nao dui bu tong ci ji fan ying shi dui ying de da che du wang lao de xin xi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子科技大学的彭文静，发表于刊物电子科技大学2019-07-17论文，是一篇关于大尺度脑网络论文,同步论文,典型相关分析论文,独立成分分析论文,电子科技大学2019-07-17论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子科技大学2019-07-17论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：大尺度脑网络论文; 同步论文; 典型相关分析论文; 独立成分分析论文; 电子科技大学2019-07-17论文;