基于复杂网络的脑功能研究与分析

发布时间：2021-04-09 18:39

　　大脑是一个大规模连接的复杂网络构成的动力学系统。不同尺度的神经元网络的结构和动态特征,造成了大脑在结构上和功能上的复杂性。本文介绍了复杂网络的研究现状和一些重要的概念,同时介绍了当前几种重要的网络拓扑模型。本文介绍了大脑结构和功能上的复杂性,从皮层厚度度量和弥散张量成像两方面介绍当前对脑结构网络的研究,并通过脑电信号和脑功能磁共振信号进行了脑功能网络的研究。本文基于统计动力学理论,应用扩散熵方法分析脑电信号的动力学标度行为和概率分布函数,研究系统的演化过程及标度不变性,并验证了其概率分布函数满足尖峰胖尾的Levy分布。并且基于相位同步性理论,利用手指运动任务的ECoG信号建立了脑运动皮层功能网络。通过对静息状态和任务状态下的两个网络的分析,发现任务状态下的聚类系数更大,连通性更强。这些结果意味着大脑在认知任务状态下表现出了更显著的活动性。本文基于互信息理论,采用时间窗移动的方法,利用静息状态和刺激状态下的fMRI图像数据研究两种状态下的脑功能网络,并对脑功能区域作相关性分析。结果表明脑功能网络在两种状态下都具有小世界的特征。并且基于格兰杰因果性理论,利用图像识别任务的fMRI数据建立了... 

【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

脑的结构

研究背景般认为：脑是进行思维、产生情感和欲念以及进行学习和记忆的机体要对这个神秘的机体进行研究，其成果之一便是大脑神经网络。大脑统是一个由大量的非常简单的信息处理单元（称为神经元）通过全系的高度复杂的动态的非线性系统。虽然每一个神经元的结构和功能都但从整个网络看来，该系统的行为却是非常复杂和丰富多彩的。在神生的动力学过程有两类：一类称之为快过程；另一类称之为慢过程。，即是神经网络的计算过程，它是神经网络的活跃状态的模式变换过络只有通过学习才能逐步具有模式变换的能力，神经网络的学习过程。

图 1.3 神经元之间发生连接的示意图脑中的神经元通过突触互相连接，形成了复杂的神经网络系统，实现智能行为。大脑可以粗分为左脑与右脑。左脑主要完成抽象思维，右形象思维。大脑还可以进一步细分为 52 个区（Brodmann，1909），成各自特定的功能，如视觉、听觉、嗅觉、触觉及味觉等。在每个功包含有许多神经元群，每个神经元群完成相应功能区的特定功能。在统中，约有 300 万个神经元群，每个神经元群由 30-1000 个神经元组元之间通过突触连接，形成高度复杂的神经网络。受外界刺激而产生和抑制过程使得各神经元之间、神经系统各部分之间的神经活动能够互相协调地进行，实现各种智能行为（何大韧等，2009）。脑成像技术简介期通过解剖和研究脑局部损伤患者来获取脑的结构和功能知识，但这

【参考文献】：
期刊论文
[1]脑网络:从脑结构到脑功能[J]. 蒋田仔,刘勇,李永辉.  生命科学. 2009(02)
[2]脑皮质电图的临床应用[J]. 周昌贵.  现代电生理学杂志. 2003(03)
[3]一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论[J]. 钱学森,于景元,戴汝为.  自然杂志. 1990(01)

博士论文
[1]复杂系统的若干动力学问题研究[D]. 蔡世民.中国科学技术大学 2009



本文编号：3128122