人类大脑皮层中声音方位表达机制的研究

发布时间：2017-09-29 01:23

  本文关键词：人类大脑皮层中声音方位表达机制的研究

  更多相关文章： 声音方位 功能性核磁共振成像 多变量分析 听觉空间辨别

【摘要】：声音方位感知是大脑的基本功能,也是神经科学中的重要课题。已有的研究发现哺乳动物听觉皮层上的神经元对于声音方位没有特别的“喜好”,调谐曲线广阔,因此声音方位信息在大脑皮层中如何编码一直是一个未知的问题。目前存在的研究多用视平面上的方位声音来刺激听觉皮层,缺乏对三维方位声音在脑皮层上表达机制的定量分析。本研究通过设计行为学实验和功能性核磁共振成像(f MRI)实验,结合信息科学的编码、解码技术,从如下两个方面研究了这个问题:(1)大脑皮层中神经元是否编码了声音的方位信息;(2)大脑皮层神经元如何编码物理三维空间方位。本研究工作包含实验设计与建模分析两个部分。在实验设计方面,我们搭建了专门的行为学实验平台,采用入耳式麦克风为每位被试单独录制真实的三维方位声音刺激,解决了功能性核磁共振成像实验无法直接呈现方位声音的问题。在功能性核磁共振成像实验中,我们采用快速事件相关实验设计,使用录制的三维方位声音刺激,采集了被试听不同方位声音时的脑活动图像。在建模分析方面,我们结合单变量分析方法和多变量分析方法,定位了方位声音的激活脑区。本研究提出了基于感兴趣区域的置换检验特征选择法,并建立了方位声音脑图像的预测模型与方位声音脑图像的分类模型,解码了脑图像中的声音方位信息。实验结果表明人类大脑皮层中的神经元携带有声音方位信息。在特征选择的基础上,我们定义了有效体素与显著有效体素,对大脑皮层中编码声音方位信息神经元的空间特征进行了分析。当对不同维度上的方位声音进行分辨时,被试颞叶区有效体素表现出稳定且显著不同的空间特征。其中,与X轴相关的方位信息激起了左侧颞上回(STG)后部和右侧颞上回中部神经元的稳定响应,与Y轴相关的方位信息激起了左侧中颞叶中部(MTL)和右侧颞上回中部神经元的稳定响应,与Z轴相关的方位信息激起了左侧中颞叶后部和右侧颞上回神经元的稳定响应。结合不同维度上分类模型的正确率有较大差异这一实验结果,我们认为大脑皮层神经元对于三维空间内不同维度上的方位信息可能采用了不同的编码机制。我们的实验结果支持方位声音信息在大脑皮层上被分布式编码这一猜想。
【关键词】：声音方位 功能性核磁共振成像 多变量分析 听觉空间辨别
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338;TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-11
• 第1章 引言11-21
• 1.1 声音方位编码问题概述11-13
• 1.2 研究脑科学问题的技术手段13-14
• 1.3 研究内容和主要贡献14-19
• 1.3.1 课题难点分析14-15
• 1.3.2 研究内容15-18
• 1.3.3 本研究的主要贡献和创新点18-19
• 1.4 文章结构19-21
• 第2章 背景知识21-31
• 2.1 人对声音方位的感知机制21-23
• 2.1.1 水平方向上声音方位分辨21-22
• 2.1.2 垂直方向上声音方位分辨22-23
• 2.2 脑皮层上声音方位表达机制的研究23-26
• 2.3 功能性核磁共振成像简介26-28
• 2.4 机器学习方法在功能性核磁共振脑科学实验中的应用28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 三维方位声音行为学实验设计31-49
• 3.1 研究动机31-32
• 3.2 行为学实验平台32-37
• 3.2.1 实验平台搭建32-35
• 3.2.2 方位声音播放控制35-36
• 3.2.3 三维方位声音录制36-37
• 3.3 实验被试37
• 3.4 声音刺激37-40
• 3.5 行为学实验流程40-45
• 3.5.1 被试听力对称性测试41-42
• 3.5.2 声音方位辨别训练42-43
• 3.5.3 声音方位辨别实验43
• 3.5.4 三维方位声音录制43-44
• 3.5.5 声音方位定位实验44-45
• 3.6 实验结果和分析45-48
• 3.6.1 听力对称性测试结果45
• 3.6.2 声音方位辨别实验结果45-47
• 3.6.3 声音方位定位实验结果47-48
• 3.7 本章小结48-49
• 第4章 三维方位声音脑成像实验设计49-60
• 4.1 功能性核磁共振成像实验设计49-51
• 4.1.1 组块设计49-50
• 4.1.2 事件相关设计50-51
• 4.1.3 快速事件相关设计51
• 4.2 扫描范式设计51-55
• 4.3 扫描参数设计55-56
• 4.4 实验结果56-59
• 4.4.1 结构影像图57-58
• 4.4.2 功能影像图58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第5章 基于单变量的方位声音脑图像分析60-74
• 5.1 数据预处理61-65
• 5.1.1 数据格式61
• 5.1.2 数据对齐61-63
• 5.1.3 空间配准63
• 5.1.4 数据平滑63-65
• 5.2 广义线性模型分析65-70
• 5.2.1 模型建立66-69
• 5.2.2 参数估计69
• 5.2.3 统计参数图分析69-70
• 5.3 单变量分析结果70-73
• 5.3.1 三维方位声音激起的脑区响应70-72
• 5.3.2 左/中/右侧方位声音激起的脑区响应72-73
• 5.4 本章小结73-74
• 第6章 基于多变量的方位声音脑图像分析74-98
• 6.1 研究动机74-75
• 6.2 多变量分析的脑图像预处理75-77
• 6.3 基于中间层特征的方位声音脑图像预测模型77-82
• 6.3.1 预测模型框架78-79
• 6.3.2 中间层空间特征79-80
• 6.3.3 预测模型80-82
• 6.4 基于不同分类条件的方位声音脑图像分类模型82-88
• 6.4.1 分类模型框架82-84
• 6.4.2 分类条件划分84-87
• 6.4.3 分类器的选择87-88
• 6.5 多变量分析中的特征选取88-93
• 6.5.1 感兴趣区域选取89-91
• 6.5.2 置换检验选取特征91-93
• 6.6 实验结果和分析93-97
• 6.6.1 预测模型实验结果与分析93-95
• 6.6.2 分类模型实验结果与分析95-97
• 6.7 本章小结97-98
• 第7章 声音方位在皮层上的分布式编码98-105
• 7.1 研究动机98-99
• 7.2 基于多变量分类模型实验结果的讨论99-100
• 7.3 基于有效体素的进一步分析100-104
• 7.3.1 有效体素与显著有效体素的定义100-102
• 7.3.2 有效体素与显著有效体素在脑皮层的分布102-104
• 7.4 讨论104
• 7.5 本章小结104-105
• 第8章 总结和展望105-108
• 8.1 本文总结105-106
• 8.2 未来工作展望106-108
• 参考文献108-115
• 致谢115-117
• 附录A 受试者知情同意书117-120
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果120

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