基于格兰杰因果方法的注意脑电网络分析

发布时间：2017-12-07 20:08

  本文关键词：基于格兰杰因果方法的注意脑电网络分析

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【摘要】：大脑信息流向的研究在脑科学研究领域中具有重要意义,格兰杰因果关系是应用广泛的有向功能连通性分析方法,该方法运用多元自回归模型,建立在预测机制的基础上。利用128导脑电仪采集了10个健康被试的视觉选择性注意任务的高分辨率脑电信号,获得事件相关电位;首先采用独立成分分析方法寻找空间成分为枕叶、顶叶、额叶的独立成分,然后基于格兰杰因果方法测量这三个区域的时间序列之间的有向连接关系,同时运用独立样本t检验和靴带抽样法检验每个连接值的统计显著性,以此探讨注意与非注意两种条件之间存在的脑网络信息流向的差异。结果表明,注意条件下,额叶对枕叶、顶叶对枕叶皆有因果关系;而非注意条件下,额叶对枕叶的因果关系消失了,顶叶对枕叶的因果关系依然存在。
【作者单位】： 电子科技大学生命科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(91120016)
【分类号】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： 引言1993年Friston等[1-2]先后提出了功能连通性和有效连通性,成为研究者们研究大脑网络的一个理论基础。其中功能连接主要是建立在统计依赖性和数据驱动的基础上研究“远距离空间的神经生理的时间相关性”[1]。功能连接包括无向和有向连接两类。无向功能连接主要是假设在认知

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1 李俊;格兰杰因果分析方法及其在fMR数据中的运用[D];电子科技大学;2013年

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本文编号：1263603