静息态亚健康失眠脑功能网络分析

针对亚健康失眠者根据匹兹堡睡眠质量指数筛选被试参与实验,利用128导脑电（EEG）分析仪,提取静息态64导脑电信号,通过多通道脑电信号同步性分析,脑功能网络的构建和分析,研究亚健康失眠者与健康人脑电信号的特异性差异,同时进一步比较分析亚健康失眠者与健康人脑电的负相关特性.分析结果表明亚健康失眠者与健康人相比,脑电信号同步性降低,脑功能网络的连接减弱,大脑的活跃度降低,并且这种差异性在脑电负相关特性中表现更为明显.     

基于功能磁共振影像的阿尔茨海默病分类研究

通过功能磁共振影像研究阿尔茨海默病与正常对照组之间的特征差异.研究对象为16例阿尔茨海默病和28例正常对照组的功能磁共振影像.首先,对静息态功能磁共振影像进行预处理;接着,运用基于信息极大化的独立成分分析算法提取阿尔茨海默病和正常对照组样本的组间特征;最后,将提取出的特征表达系数送入支持向量机分类器对阿尔茨海默病和正常对照组样本分类.在阿尔茨海默病与正常对照组的分类实验中,获得的最大平均分类准确度、敏感度及特异度分别为97.82%、94.88%、99.50%.结果显示,组间的差异特征能够比较准确地将阿尔茨海默病从正常对照组中区分开来.     

学前儿童静息态脑功能网络研究述评

静息态技术在探讨脑加工网络方面有独特的优势,并迅速被医院及科研单位应用推广。以往静息态技术大多数用于成人和学龄儿童的实验研究,这些研究并不足以揭示早期脑加工网络发展的特点与规律。儿童神经科学借鉴该研究技术具有广阔的发展前景,一些研究借助于静息态技术探讨了学前儿童脑加工网络,推动了儿童脑科学研究领域的发展。但是,由于儿童实验对象难以获得,该领域目前的研究数量十分有限,而且在儿童脑功能发展理论的探索,统计方法技术等方面都存在一些缺陷与不足。因此,研究拟对儿童脑加工理论、研究方向、发展趋势及研究方法等方面加以深入分析与讨论。     

阿尔茨海默病大脑皮层的磁共振影像分析

阿尔茨海默病是一种进行性神经退化痴呆症,其特征是大脑皮层厚度萎缩和认知功能逐步下降。通过分析阿尔茨海默病患者及其早期症状轻度认知障碍患者的大脑皮层厚度变化,我们可以了解该疾病的发生发展机理,为临床早期诊断和预防提供帮助。核磁共振成像技术的出现为我们对该疾病大脑皮层变化模式的研究提供了很好的手段。本文工作是从图像处理的角度分析了阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者大脑皮层磁共振影像结构。     

利用多模态光学脑成像研究前额叶静息态功能连接

多模态光学脑成像包括近红外光谱及漫射相关谱,前者探测大脑皮层的血氧代谢水平,而后者测量皮层的脑血流.皮层血氧代谢和血流是不同的两类血液动力学参量,可以从不同方面反映大脑的神经活动强度. 本研究利用多模态光学脑成像测量了人脑前额叶的静息态功能连接. 10个正常成年人参加了实验测量,分别用近红外光谱和漫射相关谱在前额叶的相同位置记录了大脑8分钟的自发波动信号,测量覆盖区域包括左侧额下皮层及左背外侧前额叶. 低频段血氧代谢信号（包括含氧血红蛋白、脱氧血红蛋白及总血红蛋白浓度）用来揭示基于血氧信号的静息态功能连接,而相同频段的脑血流信号用来确定基于脑血流的静息态功能连接. 两类血液动力学参量的静息态功能连接均揭示：背外侧前额叶区域内的连接大于背外侧前额叶与额下皮层之间的区域间连接,显示相邻的背外侧前额叶和额下皮层是不同的功能区域. 此外定量比较基于两类血液动力学参量的功能连接发现,基于血氧代谢的连接有更大的连接强度,表明在同一个功能区内,静息时血氧代谢信号的时间同步性更高.     

静息态人脑功能网络的小世界特性

研究了静息态下健康人脑的功能连接模式有助于理解人脑在正常或疾病状态下的功能活动规律.利用小波变换从健康志愿者静息态的功能磁共振成像中提取时间序列,计算90个脑区的相关性,设定阈值建立脑功能网络的无向简单图,然后计算特征路径长度和聚类系数,并对度分布进行拟合.结果显示:脑功能网络具有规则网络的大聚集系数又具有随机网络的小特征路径长度,度的拟合显示具有指数截断幂律分布,即脑功能网络具有小世界特性.     

大学新生网络成瘾的静息态脑功能结构特征

为了找出涉及网络成瘾(IAD)机制的关键脑区,同时探查IAD者脑功能和结构特征,招募IAD组和对照组大学新生被试,扫描和比较分析静息态功能磁共振和结构磁共振数据.结果表明:网络成瘾者的右枕叶和右舌回的静息态脑自发活性呈亢进,左眶额叶呈降低;右海马旁回、右枕叶和右舌回的皮层灰质密度显著降低;右枕叶的功能和结构异常水平都与网络成瘾量表(IAT)分显著相关.右枕叶在网络成瘾的发病机制中的作用值得进一步探察.     

基于近似熵静息态fMRI的大脑功能性别差异研究

引入度量时间序列复杂度的近似熵(ApEn)方法探讨健康年轻成人静息态下大脑功能性别差异.利用功能磁共振成像(fMRI)技术对74名健康年轻成人(其中:男36名,女38名)进行扫描以获取静息态fMRI数据,使用DPABI软件进行数据预处理,采用ApEn方法比较健康男女大脑功能活动,确定健康男女大脑功能活动的差异区域.结果发现,较男性健康组,女性健康组在右侧枕中回、右侧角回、右侧颞中回及双侧楔前叶的ApEn值更高;较女性健康组,男性健康组在右侧梭状回、右侧枕下回、右侧舌回、左侧额中回及左侧背外侧额上回的ApEn值更高.该结果表明,静息态下大脑功能活动存在性别差异,尽管差异区域与以往线性方法得到的结果并不完全一致,但都一致认为这些差异可能与大脑结构以及行为和认知上的性别差异有关.     

孤独症儿童静息态脑电Gamma频段功能网络研究

有研究表明,孤独症儿童的功能障碍可能和脑电中的Gamma频段异常有关。通过采集17例孤独症儿童和17例正常儿童睁眼静息态脑电,利用定向传递函数方法计算导联间的因果连接,构建Gamma频段(35~50 Hz)功能网络。用图论方法分析两组差异。结果表明相同阈值下,孤独症儿童脑功能网络全局效率、局部效率以及节点度均低于正常对照组儿童。提示孤独症儿童认知、行为异常可能与其大脑Gamma频段连接较弱、信息整合效率较低有关。     

基于静息态杏仁核亚区功能连接观察高压氧治疗对TBI患者认知功能障碍的影响

目的 基于静息态杏仁核亚区功能连接观察高压氧治疗对创伤性脑损伤(TBI)患者认知功能障碍的影响.方法 将61例行高压氧治疗和61例行非高压氧治疗的TBI患者分为高压氧组和对照组,比较两组患者治疗效果.采用酶联免疫吸附实验测定两组患者血清S100-B、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、血清髓鞘碱性蛋白(MBP)水平;采用简易精神状态量表(MMSE)和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)对两组患者治疗前后的认知功能进行评价;观察患者治疗前后的杏仁核亚区功能连接情况.结果 治疗后,高压氧组认知功能及总有效率高于对照组(P<0.05);神经元特异性烯醇化酶(NSE)、血清髓鞘碱性蛋白(MBP)及血清S100-B水平则低于对照组(P<0.05);左侧杏仁核右侧眶部额下回(ROIFG)、右侧脑岛(RINS)、右侧背外侧额上回(RDSFG)、左侧前扣带和旁扣带脑回(LACG)、右侧杏仁核左侧岛盖部额下回(LOPIFG)、左侧脑岛(LINS)分别与MMSE评分、MoCA评分呈明显的正相关关系,分别与MBP、NSE、S100-B呈明显的负相关关系(P<0.05),右侧杏仁核左侧背外侧额上回(...     

基于功能磁共振成像的立体图像分辨

视觉是人与外界互动获取信息的主要手段,而双目视差信息是人脑估计外界环境深度结构的重要视觉线索之一.因此,研究人脑处理双目视差的神经机制对了解人类的视觉系统意义重大.功能磁共振成像(f MRI)技术为双目视差研究提供了有效手段.目前在f MRI研究中,虽然已经有很多研究利用f MRI技术深入探究了人脑处理双目视差信息的神经机制,但是利用该技术采集的人脑信号如何分辨包含双目视差信息的立体图像依然有待研究.针对这一问题,设计了一种基于f MRI的实验,该实验选用随机点图生成人造立体视图像作为实验刺激;相较于自然立体图像,该种立体图像可以更加方便地提取出立体图像中包含的图像特征.结合实验特性提出了一种基于lasso回归算法的体素编码模型,该模型利用了视觉感受野的稀疏特性,可以较好地借助立体图像中的二维特征并对fMRI数据进行编码分析和解码分析.其编码分析结果表明利用体素编码模型可以较好预测人脑接收立体图像的脑信号的体素广泛分布在人脑的各个视觉区中,并且大部分体素分布在初级视区V1、V2d和V3d中.解码分析结果表明,初级视觉区V1可以利用立体图像中的二维特征实现立体图像的识别,并且背侧视觉区V3d、V7和h MT+/V5可以与V1协同工作进行立体图像的识别.     

静息态脑功能成像评价平衡针对正常人的中枢作用

目的:应用静息态脑功能磁共振成像技术,探讨平衡针的中枢作用机制.方法:选择10名健康志愿者,于针刺平衡针前后分别进行磁共振腩功能成像扫描,应用功能连接方法处理功能磁共振(fMRI)成像数据,针刺前后两组数据采用组间配对t检验统计分析.结果:针刺后的双侧颞中回、双侧眶上同、双侧尾状核头、双侧岛叶、左侧腹背侧核、双侧额上回...     

基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化

为了提高静息态功能脑网络可信度,引用基于随机分块模型的网络重构方法对脑网络进行重构。通过网络指标的分析,验证该方法在脑网络中的适用性,找到网络中的虚假边;采用网络最大联通子集的方法来分析虚假边对网络连通性的影响。实验结果表明,该方法可用于脑网络的重构,通过重构可以找到影响脑网络连通性的虚假边,提高了连通性的可信度。     

基于静息态fMRI的人脑功能网络的小世界特性

从19个健康志愿者静息态的功能磁共振成像中提取了时间序列,计算了90个脑区的功能相关性,设定阈值建立脑功能网络的无向简单图,然后计算了一些网络测度.结果显示人脑功能网络具有小世界特性;性别分层后并没有发现各网络测度在全脑水平有显著性的性别差异.     

基于机器学习的静息态人脑功能活动差异的分类研究

本研究在睁眼(eyes-open,EO)和闭眼(eyes-closed,EC)两种静息态下提取了45位健康被试的脑功能参数比率低频振幅(fractional amplitude of low frequency fluctuation,fALFF)和局部一致性(regional homogeneity,ReHo)数据,比较并分析了基于线性核的支持向量机(SVM)、基于RBF核的支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林和自适应增强(Adaboost)6种机器学习方法在数据上的分类效果.实验表明,对单一特征数据分类时,朴素贝叶斯算法对fALFF数据的分类效果最好,线性核的SVM算法对ReHo数据的分类效果最好;对fALFF和ReHo数据相融合的多层次特征数据分类时,朴素贝叶斯算法的分类效果最好.此外,本研究对单一特征数据与多层次特征数据在6种机器学习方法上进行分类比较,结果表明利用多层次特征数据时,基于RBF核的SVM,朴素贝叶斯和随机森林算法的分类效果有所提升.本研究基于不同机器学习方法和不同层次特征数据的分类比较,为EO和EC静息态脑功能活动和其他脑病理的研究提供了相关的参考依据.     

功能磁共振时间序列图像快速配准方法研究

提出了一种非迭代分别检测时间序列图像间旋转、平移运动的方法．该方法基于傅立叶频谱的相位相关特性，解决了迭代配准算法中的旋转与平移耦合问题．通过精心选择参考图像，采用基于递归数字滤波的三次B样条插值方法，实现了功能磁共振序列图像的快速配准，配准精度达到了亚像素级。     

抑郁症患者静息态枕叶θ,α频段能量偏侧化与视觉注意功能损伤的相关研究

目的:探究静息态下抑郁症患者枕叶能量偏侧化与持续注意功能的相关性.方法:对26名抑郁症患者和22名健康志愿者进行静息态脑磁图描记对比,用小波变换分析脑磁信号时频.对比抑郁组和对照组枕叶θ,α频段能量强度和偏侧性,用持续注意测验检测被试的注意/警觉功能,分析患者注意功能和枕叶能量偏侧性的相关.结果:抑郁组的左侧枕叶的θ,α频段能量显著低于对照组(P=0.019;P=0.037),抑郁组的枕叶θ频段能量存在一个显著的右偏侧化(P=0.028).抑郁组持续注意测验得分显著低于对照组(P=0.001),且与枕叶θ,α频段能量呈显著负相关(P=0.004;P=0.034).结论:抑郁症患者静息状态下枕叶θ,α频段能量的异常偏侧化可能预示着半球间功能失衡,影响其持续注意功能.     

基于近似熵快速算法的静息态脑磁信号分析

为了探究静息态精神分裂症患者脑磁信号的非线性动力学特性,提出了一种将小波变换和近似熵相结合的特征提取方法.该方法首先通过小波变换,将10个正常人和10个精神分裂症患者的脑磁信号进行6层小波分解,提取对应于脑磁信号θ波段和α波段的小波系数,继而计算和比较两类人近似熵的分布情况.实验结果表明,相同情况下精神分裂症患者MEG信号的各脑区和各通道间的近似熵都普遍高于正常人,α波段的额叶和中央区域尤为突出.该结果为进一步研究患者MEG信号特征进而建立相应的分类诊断模型提供了思路.     

静息态功能脑网络核心节点评价方法及其在抑郁症分类上的应用

识别大脑功能网络的核心节点对于脑科学与脑疾病研究有重要的指导意义。目前,研究者普遍运用度中心性和k-core分解法来度量网络的核心节点,然而度中心性只考虑节点自身的邻居个数而忽略了其在网络中的位置。k-core分解法只考虑节点在网络中的位置而忽略了其自身的特性。本文综合考虑节点的度值及其在网络中的位置,提出了一种基于度值和节点位置相结合的核心节点评价方法。对正常被试大脑功能网络进行蓄意攻击仿真实验表明:与度中心性和kcore分解法相比,对采用新方法识别出的核心节点进行蓄意攻击后,网络的全局效率下降幅度最大;其次,依据文中提出的中心性指标,找到抑郁症患者和正常被试之间具有显著差异的脑区,并将这些脑区的中心性指标作为分类特征进行分类,使得分类的准确率提高了7%.