基于功能磁共振成像的逻辑计算脑功能区特征性研究

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1、南京航空航天大学硕士学位论文摘要近年来脑科学认知研究逐步成为一个研究热点，而功能磁共振成像（functionalmagneticresonanceimaging,fMRI）具有无创伤性、无放射性、较高的时间和空间分辨率的优势。fMRI应用到脑功能研究，可以确定参与某一特定认知功能的脑区，并有助于理解各脑区之间的联系，已成为认知神经科学中的重要研究方法之一，具有广阔的应用前景。逻辑计算是脑高级认知功能之一，计算功能是一种复杂的、多步骤的复合过程，在量的相对关系的逻辑处理中包含着合理性的判断，其神经基础是人脑智能研究

2、的重点。本文旨在利用fMRI技术，研究逻辑运算时脑激活区域的信号及功能网络。具体研究内容和取得的创新之处如下：1．对逻辑计算的激活脑区BOLD（bloodoxygenationleveldependent,BOLD）信号进行主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)，提取出激活区的BOLD信号。结果表明相比均值算法，PCA算法可以作为分析激活区信号的有效算法，提取的信号主要成分也可以作为反映区域血氧量变化的指标。2．利用低频振荡振幅（amplitudeoflowfrequencyf

3、luctuation,ALFF）算法，得到计算状态下信号振幅相对于静息状态的差异。研究发现计算任务下相关激活脑区存在低频振荡，逻辑认知的负载也导致了默认（defaultmodenetwork）网络改变。3．在逻辑计算状态下从功能连通的角度研究了计算任务下默认网络改变情况。结果表明默认网络受到抑制，各组成脑区信号改变不一致。关键词：功能磁共振成像，主成分分析，低频振荡振幅，功能连通，默认功能网络，逻辑运算i基于功能磁共振成像的逻辑计算脑功能区特征性研究AbstractRecentyears,brainfunctio

4、nresearchinghavebeenpopular.Andfunctionalmagneticresonanceimaging(fMRI)isnon-invasiveandnon-radializedtechnologywithhightemporalandspatialresolution.fMRIhasbeenusedinbrainfunctionrearching,whichcouldfigureoutactivatedbrainareasandhelptocomprehendconnectivityb

5、etweenregions.Meanwhile,itbecameausefulandimportanttoolinneuroscienceresearch.Mentalcalculationisoneofadvancedcognitivefunctionandcalculationisacomplicatedandmulti-stepcomplexprocedures,duringwhichexistslogicalprocessaboutquantityandreasonablejudgementbasedon

6、brainintellengenceresearch.Theaimofourresearchistoinvestigatesignalinactivatedregionsandfunctionnetworkduringmentalcalculation.Thecontentsandinnovationsareasfollows:1．ThesignalofBOLD(bloodoxygenationleveldependentin)activatedregionswasanalysedbyPCA(principalc

7、omponentanalysis)andBOLDsignalwasextracted.TheresultssuggestedthatPCAcomparedtoaveragemethodmeansamoreefficientmethodinanalysisofsignalduringactivatedregionsandextractedsignalcouldreflecthowoxygenatedbloodchangedinrelatedregions.2．Thesignalamplitudedifference

8、betweencalculationandreststatewasfiguredbyALFF(amplitudeoflowfrequencyfluctuation).Theresultsshowedlowfrequencyfluctuationstillexistsduringmentalcalculationanddefaultmodenetworkischangedb