基于解剖连接模式的颞中回脑图谱

发布时间：2017-09-28 05:22

  本文关键词：基于解剖连接模式的颞中回脑图谱

  更多相关文章： 颞中回 概率跟踪 全脑连接模式 功能连接指纹图 分割

【摘要】：颞中回是人类很重要的一个脑区,非人灵长类动物没有明确意义的颞中回。颞中回被认为参与了许多功能,是一个功能复杂多样且存在功能子区的脑区。然而以前的颞中回分割主要是基于细胞构筑和纤维构筑特点等尸体解剖的研究,并没有得到一致的分区结果,也不能提供颞中回子区的功能连接和结构连接的信息,更不能应用到活体。为了进一步明确颞中回的功能子区及每个子区的功能和结构连接模式,本文采用了基于概率连接的方法分割颞中回,分析了两组独立的数据,得到了一致的分区结果,将颞中回分为了前端(MTGant)和后端(MTGpos)两个子区。然后,我们构建了每个子区的全脑解剖和功能连接模式,初步研究颞中回每个子区的解剖和功能连接。接着,我们构建了每个颞中回的子区与10个独立的功能网络的功能连接指纹图来探讨它们参与的功能。由于全脑的功能和结构连接模式显示颞中回的两个子区都参与语言网络,但是连接的是不同的语言区,我们深入分析了颞中回的每个子区与6个特定语言区的功能连接指纹图。综合以上的研究表明,颞中回的前端主要参与视觉网络、默认网络和语言网络,而颞中回的后端主要参与语言网络和运动网络,且两个子区在语言处理中具有不同的作用。颞中回的分区结果使我们能够从子区的角度来理解颞中回功能的复杂性,为以后的研究提供有用的信息。
【关键词】：颞中回 概率跟踪 全脑连接模式 功能连接指纹图 分割
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R338
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 背景介绍9-10
• 1.1.1 脑科学9
• 1.1.2 脑影像9-10
• 1.1.3 核磁共振影像10
• 1.2 脑解剖10-13
• 1.2.1 大脑皮层11-12
• 1.2.2 颞叶12-13
• 1.3 颞中回13-16
• 1.3.1 颞中回的结构13
• 1.3.2 颞中回的功能13-14
• 1.3.3 颞中回的分区背景14-15
• 1.3.4 颞中回分割的重要性15-16
• 1.4 目标网络及脑区介绍16-17
• 1.4.1 10个目标网络介绍16-17
• 1.4.2 6 个语言相关脑区介绍17
• 1.5 本文主要研究内容17-18
• 1.6 本文的组织结构18-19
• 第二章 基本原理和方法19-30
• 2.1 背景19
• 2.2 弥散张量成像的研究现状19-28
• 2.2.1 弥散张量成像的发展历程19-20
• 2.2.2 扩散张量成像的基础原理20-22
• 2.2.3 扩散张量成像模型22-23
• 2.2.4 扩散张量成像的属性23-25
• 2.2.5 基于扩散张量成像的纤维跟踪算法25-28
• 2.2.5.1 确定性跟踪算法25-27
• 2.2.5.2 概率性跟踪算法27-28
• 2.3 静息状态下的功能磁共振成像现状28
• 2.3.1 BOLD FMRI成像的基本原理28
• 2.3.2 静息态的FMRI研究28
• 2.4 本章小结28-30
• 第三章 颞中回的分区30-37
• 3.1 实验数据30
• 3.2 数据参数说明30-31
• 3.3 数据预处理31-32
• 3.3.1 DTI数据预处理31
• 3.3.2 静息态FMRI数据预处理31-32
• 3.4 实验设计和方法32-35
• 3.4.1 提取颞中回的方法32
• 3.4.2 概率跟踪方法32-33
• 3.4.3 边加权谱聚类法33-35
• 3.4.4 聚类数的选取35
• 3.5 基于概率跟踪的分区35-36
• 3.6 本章小结36-37
• 第四章 颞中回子区的功能和解剖连接模式37-47
• 4.1 引言37
• 4.2 颞中回两个子区的全脑解剖连接模式37-38
• 4.3 颞中回子区的全脑功能连接模式38-41
• 4.3.1 颞中回子区的显著相关网络38-39
• 4.3.2 颞中回子区的功能连接显著差异网络39-41
• 4.4 颞中回子区与10个网络的功能连接指纹图41-42
• 4.5 颞中回子区与6个语言区的功能连接42-43
• 4.6 颞中回子区与6个语言区的解剖连接43-44
• 4.7 结果讨论44-47
• 第五章 总结与展望47-49
• 5.1 总结47-48
• 5.2 展望48-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-56
• 攻硕期间取得的研究成果56-57

【共引文献】

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本文编号：934012