基于神经元种群动力学的癫痫患者默认网络研究

发布时间：2022-02-19 16:46

　　人脑是由数以亿计的神经元及各神经元之间耦合而成的一个复杂的非线性动力学系统。将复杂网络理论的方法应用于脑神经科学领域,运用系统的观点分析大脑神经元之间的信息处理和传递机制,对人类认识脑、理解脑的行为机理有着十分重要的意义。默认网络作为静息状态下人脑功能网络中一种特殊的网络模式,对人体内外环境的监测、清醒意识的维持等功能都起着重要的作用。本文采用非线性动力学中的神经元集群模型,结合弥散张量成像和功能磁共振成像技术,运用复杂网络理论构建分析正常健康被试和癫痫患者脑默认网络,研究其正常与非正常生理状态下默认网络特性。首先,介绍了默认网络的一些概念和研究现状,对当前流行的脑成像技术弥散张量成像和静息态功能磁共振成像的原理及应用进行了介绍；概述了神经元种群动力学的基本原理、基本模型以及相同步的理论基础,构建了神经元集群模型；从图论出发,描述了复杂网络中的统计特征参数,列举了有代表意义的复杂网络模型。其次,基于神经元集群模型和弥散张量成像数据构建了正常被试的默认网络,运用复杂网络理论对建立的功能连接网络进行特性分析,得到了网络的平均路径长度和聚类系数等,并通过中枢度计算发现了默认网络的关键脑区扣带... 

【文章来源】：兰州理工大学甘肃省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
目录
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 人脑的默认网络
        1.2.1 默认网络的生理学基础及负激活
        1.2.2 默认网络的特点和意义
    1.3 脑成像技术简介
        1.3.1 弥散张量成像
        1.3.2 静息态功能磁共振成像
    1.4 国内外研究现状
    1.5 论文的研究内容及组织结构
        1.5.1 论文的研究内容
        1.5.2 论文的组织结构
第2章 神经元种群动力学及复杂网络理论
    2.1 神经元种群动力学
        2.1.1 神经元的基本知识
        2.1.2 神经元集群模型
        2.1.3 神经元的相同步
    2.2 复杂网络理论
        2.2.1 复杂网络图论基础
        2.2.2 复杂网络的基本模型
    2.3 本章小结
第3章 基于神经元集群模型的默认网络研究
    3.1 材料
        3.1.1 试验对象的选择
        3.1.2 实验设备及实验参数
    3.2 数据处理及统计分析
        3.2.1 数据的预处理
        3.2.2 结构连接
        3.2.3 默认网络的建模与分析
    3.3 结果
    3.4 讨论
    3.5 本章小结
第4章 基于神经元集群模型的癫痫患者默认网络研究
    4.0 材料
        4.0.1 试验对象的分组与选择
        4.0.2 实验设备及实验参数
    4.1 数据处理及统计分析
        4.1.2 数据预处理
        4.1.3 独立成分分析方法
        4.1.4 选定感兴趣区及确定结构连接强度
        4.1.5 默认网络的建模与分析
    4.2 结果
        4.2.1 基于静息态功能磁共振数据的癫痫默认网络
        4.2.2 基于神经元集群模型的癫痫默认网络
    4.3 讨论
    4.4 基于神经元集群模型所构建网络的可靠性分析
    4.5 默认网络的结构连接和功能连接之间的关系
    4.6 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]威胁性情绪面孔对正常人脑的激活模式[J]. 钟明天,殷婷,蚁金瑶,王海星,朱熊兆,姚树桥.  中国临床心理学杂志. 2012(03)
[2]基于复杂网络的大脑功能连接研究[J]. 张方风,陈春辉,姜璐.  复杂系统与复杂性科学. 2011(02)
[3]复杂脑网络研究进展——结构、功能、计算与应用[J]. 孙俊峰,洪祥飞,童善保.  复杂系统与复杂性科学. 2010(04)
[4]生物神经网络系统的动力学研究进展及展望[J]. 郑艳红,王青云.  复杂系统与复杂性科学. 2010(Z1)
[5]右利手正常年轻人脑投射纤维DTI参数图研究[J]. 李翠宁,刘怀军,贾林毅,耿左军,池琛,崔彩霞,黄勃原.  磁共振成像. 2010(02)

博士论文
[1]基于功能磁共振成像的脑功能网络模式研究与应用[D]. 柯铭.兰州理工大学 2009
[2]fMRI负激活与人脑默认活动网络[D]. 赵小虎.浙江大学 2006

硕士论文
[1]小世界神经元网络的同步和随机共振[D]. 吴敏.兰州理工大学 2009



本文编号：3633258