脊髓网络与脑网络的同步性研究

发布时间：2017-04-09 07:14

  本文关键词：脊髓网络与脑网络的同步性研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现已有大量研究表明,在人类大脑中可以检测到血氧水平信号(BOLD),而且该信号在不同脑区的变化规律可构建成不同功能的脑网络;近期,部分对静息态脊髓网络的研究表明在脊髓中也检测到BOLD信号,且根据BOLD信号的变化规律也可将脊髓划分为不同的网络。脊髓负责将大脑发出的运动神经信号传达给人体的躯干和四肢,同时又将人体各个部位的的感知信息传达给大脑,因此,从脊髓的功能特性上我们可以推断在人体脊髓和大脑之间应该是存在某种功能连接关系的。在本文中,我们通过对健康者的脊髓数据和脑数据采用独立成分分析方法来对该问题进行研究。本文的研究内容主要分为两大部分:静息态脑网络与脊髓网络的相关性研究和任务态脑网络与脊髓网络的相关性研究,其中任务态的数据主要是对人体右手小指进行吹气数据和对唇部进行吹气的数据。从解剖角度来看,脊髓的结构是呈现“H”形状的,因此对于脊髓可大致分为四部分“左前角、右前角,左后角、右后角”,且脊髓的两个前角主要控制人体的运动活动,而脊髓的两个后角主要控制人体的感知活动。在选取静息态脑网络的过程中,根据脊髓的生理功能,我们主要选取的脑网络为感知运动神经网络,同时选取较具有代表性的默认网络、注意网络和视觉网络作为对照网络。而对于任务态脑网络的选取主要是参照之前的研究:对于小指吹气刺激的数据,提取出激活区主要集中在缘上回区域的脑网络;对于唇部吹气刺激的数据,提取出激活区主要集中在中央后回区域的脑网络。然后,从得到的脑网络成分和脊髓网络成分中提取出各自相对应的时间序列,我们通过对这些提取出来的时间序列做相关分析得到脑网络与脊髓网络之间的相关关系,以此来探测他们之间是否存在同步性。本课题的研究结果发现,我们得到的所有脊髓网络并不是在所有脊髓节段上都有分布,而是主要集中在某一个节段上或者是某两个节段上,该结果与脊髓的解剖功能相吻合。此外,对于静息态数据,脊髓网络和感知运动神经网络的时间序列做相关分析的结果表明相比于对照网络,感知运动神经网络与脊髓网络之间是存在更显著的相关关系的。对于任务态数据,脊髓网络与大脑缘上回网络之间存在显著的相关关系,而中央后回网络与颈髓网络之间存在正相关关系但并不显著。因此,我们的研究表明了在人体脊髓中是存在较强的静息态BOLD信号的,另外,我们的研究结果也表明感知运动神经网络和脊髓网络之间是存在功能同步性的,同时这也是人体中枢神经系统的一个标志。
【关键词】：独立成分分析 静息态脑网络 任务态脑网络 脊髓网络 相关分析
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-21
• 1.1 本课题的研究背景15-17
• 1.2 国内外研究现状17-18
• 1.3 本课题的研究内容及创新点18-20
• 1.3.1 主要研究内容19-20
• 1.3.2 创新点20
• 1.4 本文结构20-21
• 第二章 功能磁共振成像原理与独立成分分析方法21-33
• 2.1 磁共振成像21-27
• 2.1.1 磁共振成像的理论基础21-26
• 2.1.2 基于BOLD的功能磁共振成像原理26-27
• 2.2 独立成分分析及其在功能磁共振成像领域中的应用27-33
• 2.2.1 独立分量分析的线性模型27-29
• 2.2.2 独立成分分析算法29-30
• 2.2.3 独立成分分析方法在功能磁共振成像中的应用30-33
• 第三章 颈髓网络的提取及其特性分析33-53
• 3.1 数据的采集及参数设置33-34
• 3.2 数据预处理流程34-45
• 3.2.1 预处理流程概述34-35
• 3.2.2 T2加权图像的分割过程35-38
• 3.2.3 T1加权图像的预处理流程38-43
• 3.2.4 fMRI图像的预处理流程43-45
• 3.3 颈髓网络的提取及其分布特性分析45-53
• 3.3.1 脊髓网络的特性观察：46-49
• 3.3.2 脊髓网络的的选取：49-53
• 第四章 感知运动神经网络的提取及特征分析53-63
• 4.1 数据采集及参数设置53-54
• 4.2 脑图像数据的预处理流程54-55
• 4.3 静息态脑网络的选取与分析55-59
• 4.4 任务态脑网络的选取与分析59-63
• 4.4.1 对右手小指吹气的脑数据分析59-61
• 4.4.2 对唇部吹气的脑数据分析61-63
• 第五章 颈髓网络与感知运动网络之间的相关性研究63-67
• 5.1 主要研究内容63-64
• 5.2 颈髓网络与选取的静息态脑网络之间的相关性分析64-65
• 5.3 颈髓节段网络与任务态感知运动网络之间的相关分析65-67
• 第六章 总结与展望67-71
• 6.1 论文工作总结67-68
• 6.2 对后续工作的展望68-71
• 参考文献71-77
• 致谢77-79
• 作者简介79-80

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1 杨s

本文编号：294735