运动想象脑结构和功能网络定量分析方法研究

基本信息
批准号:30900326
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:22.00
负责人:高晴
学科分类:
依托单位:电子科技大学
批准年份:2009
结题年份:2012
起止时间:2010-01-01 - 2012-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:彭德中,翟义然,廖伟,吕粟,陈芹,王昱青,杨勤,王丹辉,吕维帅
关键词:
结构网络fMRI功能网络DTI运动想象
结项摘要

运动想象是一种认知神经科学和认知心理学的主要研究范式,用于研究运动执行的内在潜意识加工过程的内容和结构。当前运动想象主要集中在脑功能活动的分析研究,缺乏对结构和功能网络定量的分析与评估。本项目是申请者在脑功能分析方法基础上,利用功能磁共振成像技术和弥散张量成像对运动想象脑结构和功能网络进行定量分析研究,揭示运动想象的神经机制。研究内容主要包括:发展基于贝叶斯贝理论的因果模型,解决伪因果关系,并用于研究运动想象脑功能动态网络的信息流向;提出弥散张量成像的权重指标,进行运动想象脑结构网络的定量分析;应用这些方法定量分析和评估左右利手运动想象脑结构和功能网络的不对称性。通过这些研究,探讨运动想象的神经机制,为脑网络的深入研究提供定量化的分析方法和科学依据。

项目摘要

运动想象是一种认知神经科学和认知心理学的主要研究范式,是运动执行的内在潜意识加工过程的内容和结构和脑机接口的信息反馈机制的重要研究内容;迫切需要发展新方法对运动执行和运动想象脑动态网络进行定量的分析与评估。本项目在脑功能分析方法基础上,利用功能磁共振成像技术对运动想象脑结构和功能网络进行定量分析研究,揭示运动想象的神经机制。. 在脑功能网络分析方法研究及应用方面,发展基于贝叶斯贝理论的因果模型,提出运动执行和想象的条件Granger因果模型,避免了假的因果关系,揭示脑运动系统之间信息流向的关系,该项技术为脑机器接口信息流向和反馈分析建立了基础;扩展典型相关分析方法来度量时间序列直接的Granger因果关系,解决了参数估计误差和瞬时因果的干扰。利用分层聚类的分析方法,对左右手运动和视觉刺激对应的激活脑区进行了有效的分类,该方法为以后的运动执行和运动想象实验数据的分析提供了有力的工具;进一步组合分层聚类方法和独立成分分析方法,对运动执行和运动想象的多任务数据进行分类,说明组合分层聚类和独立成分分析方法对多任务态数据分析的有效性;另外尝试利用区域一致性方法对静息态功能磁共振数据进行分析,发现了特定脑区的信号区域一致性与人格的关系,为人格特异性的神经机制提供了证据。. 在研究运动系统脑认知加工过程信息转换机制方面,设计完成了运动执行和运动想象的功能磁共振实验,利用条件Granger因果模型研究运动执行和运动想象脑功能动态网络的信息流向,发现了运动执行比运动想像更多的网络连接和反馈系统,并发现在任务中起着重要的“因果源”作用的脑区;利用高斯卷积模型给出了运动系统脑功能时间域上不对称性的证据;提出了利用动态因果模型,对左右辅助运动皮层与对侧初级运动皮层之间的网络在运动执行和运动想象过程中进行了分析和比较,有效地揭示了大脑运动执行和运动想象网络信息传递的差异。. 通过以上研究,对运动系统脑网络及其左右大脑功能网络的不对称性进行了定量分析和评估,为脑网络的深入研究提供了定量化的分析方法和科学依据;探讨了运动执行和运动想象脑功能网络的神经机制,其研究成果为脑机接口研究提供新的范式,为临床运动功能障碍的治疗提供影像学基础。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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