低频稳态脑响应的认知神经机制研究

The relationship between low frequency neural oscillations and cognitive processes has attracted increasing attention in current cognitive neuroscience. It’s the key problem in revealing the law of brain activities. The low frequency steady-state brain response (lfSSBR) is one of the important breakthrough to solve this problem. It has been demonstrated that lfSSBR can be evoked by both basic and higher-order cognitions. The lfSSBR can modulate functional networks. However, the cognitive neural mechanisms of lfSSBR are far from clear. This project attempts to combine functional magnetic resonance imaging technique and phase-lock, signal variability methods to explore cognitive and neural mechanisms of lfSSBR. The research mainly includes: (1) the regulatory mechanism of lfSSBR to brain networks in multiple tasks and frequencies; and (2) cognitive mechanisms of steady-state and unsteady-state low frequency neural responses. This project would provide a fully understanding for cognitive and neural mechanisms of lfSSBR. We also want to provide important empirical data for uncovering the laws of low frequency neural oscillations and for seeking effective biomarkers for neurological and psychotic disorders.

低频神经振荡与认知活动的关系是当前国际研究的前沿热点问题，也是理解大脑活动规律的关键问题。低频稳态脑响应是解决这一问题的重要突破口。低频稳态脑响应在基本认知和高级认知过程中均可诱发出来，且能调节脑功能网络，但是低频稳态脑响应的认知神经机制还远不清楚。本项目将结合功能磁共振和相位锁时、信号变异性等分析方法，探索低频稳态脑响应的认知神经机制。研究内容包括：（1）低频稳态脑响应在多任务、多频率上对脑网络的调节机制；（2）稳态和非稳态低频神经响应的认知机制。本项目将全面揭示低频稳态脑响应的认知神经机制，为阐明低频神经振荡这一重要的脑活动规律提供有力支撑，为神经精神疾病寻找有效的生物标记物，具有重要的理论和实践意义。申请人已发表相关SCI论文多篇，为项目实施奠定了基础。

研究内容：本项目针对低频稳态脑响应的认知神经机制这一科学问题，主要基于频率、波幅（变异性）、相位信息探索低频稳态脑响应的认知神经机制及其与低频非稳态脑活动的关系，从内涵和外延两方面对低频稳态脑响应进行系统探索。.重要结果：低频稳态脑响应作为一种具有极高信噪比的认知活动脑功能信号探测方法，其信号的频率、波幅、相位均承载了重要的生理和心理活动的信息。研究发现，低频振荡像高频一样可以划分为多个子频段，但具体的划分标准仍需大量工作去探讨；脑信号变异性包括时间变异性和空间变异性与传统的脑激活和功能连接反映了不同的脑活动规律，有望揭示新的认知神经机制；低频振荡的相位同步与功能连接存在非线性的关系，能揭示重要的认知和神经活动规律，有望成为神经影像分析的另一个增长点；最后，低频稳态脑响应和非稳态脑响应具有不同的频率、波幅和相位信息，因而可能反映不同的认知神经活动模式，换言之，稳态实验设计和非稳态实验设计反映的认知和神经活动机制不同。.科学意义：初步探索了低频稳态脑响应的认知和神经机制，在低频振荡的相位、波幅和频率上发现了与高频振荡不同的新现象；提出空间复杂度这一测量大脑状态的新方法；开发了处理低频功能磁共振信号的软件包。本项目的实施既促进了对低频神经振荡的理解，又扩展了低频脑信号研究的领域。