基于宽视野成像环境下人类运动皮质的多模态研究

发布时间：2017-05-24 09:12

  本文关键词：基于宽视野成像环境下人类运动皮质的多模态研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人类大脑中，感知视觉运动的皮层是视觉皮层（visual cortex）的一个重要部分，当前普遍认为MT/V5（middle temporal）区在视觉感知、将局部运动信号整合至整体感知以及指导眼球运动中起着关键作用；此外，V6区对与自我运动相关刺激和宽视野刺激有响应。因此，对人类视觉运动皮质的研究主要集中在MT/V5和V6两个脑区。而在传统的fMRI环境下，经典的运动视觉刺激并不能充分激活MT/V5和V6，对相关区域的研究也仅主要依靠任务态fMRI数据。因此，采用宽视野fMRI以及采用多模态影像分析技术将是该领域的发展方向。 本文在实验设计上改进了传统的运动视觉刺激，在宽视野成像环境下采集了任务态功能数据，同时也取得了DTI结构数据，并利用SPM以及BrainVoyager对功能数据处理分析。采用一般线性模型（General Linear Model）对任务态数据进行处理，利用支持向量机（Support Vector Machine）对数据进行进一步分析，来寻求人类大脑运动皮质区的基本特性，验证机器学习算法应用于脑功能研究的可行性。对于DTI结构数据，之前对MT+区的研究已经比较透彻，本研究主要集中在对V6区的研究上。根据功能数据研究中对V6区的定位，利用DSIstudio对V6区进行ADC、FA值等计算，并通过纤维跟踪对V6区的结构进行探究。 最终，本研究通过改进的运动视觉刺激，成功调制出MT/V5区以及V6区的响应；通过纤维跟踪对结构数据的解析，验证了相关区域的独立完整性；通过支持向量机的分析，成功实现对人脑视觉运动皮质区的功能细分，为机器学习算法在脑功能研究中的应用提供了理论基础和实验依据。
【关键词】：视觉运动皮质区 MT/V5 V6 fMRI 宽视野 支持向量机
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 本课题的研究背景9
• 1.2 本研究的目的和意义9-10
• 1.3 当前多模态视觉运动区皮质研究的现状与发展10-17
• 1.3.1 多模态脑功能研究发展10-13
• 1.3.2 MT+区的研究现状13-15
• 1.3.3 V6 区的研究现状15-17
• 1.3.4 宽视野 fMRI 技术及应用17
• 1.4 研究内容17-18
• 1.5 研究方法18-19
• 1.6 本章小结19-20
• 第2章 视觉刺激及核磁共振实验20-26
• 2.1 视觉刺激的实现20-24
• 2.1.1 MT/V5 的视觉刺激20-21
• 2.1.2 V6 及 V6A 的视觉刺激21-24
• 2.2 实验设计方案24
• 2.3 核磁共振实验24
• 2.4 本章小结24-26
• 第3章 信号预处理26-35
• 3.1 fMRI 信号主要噪声26-28
• 3.2 fMRI 信号预处理28-34
• 3.2.1 文件格式转换及去除前几个时间点28
• 3.2.2 时间层校正28
• 3.2.3 头动校正28-30
• 3.2.4 配准30-31
• 3.2.5 分割31-32
• 3.2.6 标准化32
• 3.2.7 平滑32-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第4章 功能数据的分析35-42
• 4.1 一般线性模型35-36
• 4.2 视网膜拓扑映射36-38
• 4.3 支持向量机38-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第5章 结构数据的分析42-49
• 5.1 结构数据采集原理及实现42
• 5.2 DTI 数据处理42-47
• 5.2.1 原始数据格式转换42-43
• 5.2.2 配准43
• 5.2.3 张量解析43-44
• 5.2.4 FA、ADC 等扩散指标计算44-47
• 5.3 纤维跟踪47-48
• 5.4 本章小结48-49
• 第6章 结论与展望49-51
• 参考文献51-55
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单55-56
• 致谢56

【共引文献】

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  本文关键词：基于宽视野成像环境下人类运动皮质的多模态研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：390357