基于电子竞技运动员的大尺度功能—结构网络分析

发布时间：2017-09-10 20:40

本文关键词：基于电子竞技运动员的大尺度功能—结构网络分析

【摘要】：电子竞技就是达到“竞技”层面的电子游戏比赛,而电子竞技也作为一种职业,开始受到社会的广泛关注。相关研究表明,电子竞技专家在涉及到注意力、工作记忆和感觉运动整合的任务中有更好的认知表现。因此,电子竞技非常适合作为干预模型来抵消已知的风险因素,例如认知能力下降、脑损伤、朗读困难症和弱视。但是,目前对于电子竞技专家的大尺度结构和功能网络却几乎一无所知。大尺度网络是一种基本的大脑结构模式,它能够通过特殊的连接方式进行分割和整合。对于电子竞技专家的大尺度结构和功能网络的研究能够揭示电子竞技对于大脑可塑性的影响。本文以至少有6年的锦标赛和训练经验的28个电子竞技专家和38个性别和年龄相匹配的业余爱好者作为研究对象。首先我们用弥散张量图像进行全脑的白质纤维束追踪,构建白质结构网络同时基于图论的方法计算了结构网络的网络拓扑属性及节点拓扑属性。探讨长期学习训练所引起的结构连接的改变及对结构网络拓扑属性及节点属性产生的影响。结果发现电子竞技专家相对业余组的结构连接差异主要集中体现在前额皮层网络上,我们也发现电子竞技专家具有较高的全局效率、局部效率和集群系数。全局效率加强表明长期学习训练能够增强全脑网络的功能整合能力、提高信息的转换效率,而局部效率和集群系数的增强表明了电子竞技专家对特定信息处理的能力提高,也意味着全脑的功能分割的能力的增强。结构网络节点拓扑属性的改变主要集中在负责认知控制和感觉运动的一些枢纽区域。其次,我们用AAL模板提取90个脑区所有体素的时间序列并平均,计算脑区之间的相关性并构建大尺度功能网络,并基于图论的方法计算功能网络的拓扑属性和节点属性。我们发现电子竞技专家功能网络加强的连接主要是与楔前叶和边缘节点的连接,进一步说明这些连接强度增加可能与电子竞技专家的认知控制和感觉运动功能增强有部分关系。同时功能网络的节点拓扑属性改变主要集中在注意、知觉和边缘系统区域,这种增强不仅表明了专业处理信息的方式,同时也说明了对特殊信息的整合能力。本次研究表明电子竞技专家结构网络和功能网络都有改变的网络拓扑属性,同时结构网络和功能网络的网络连接强度都发生变化都主要集中在与感觉运动和认知控制相关的区域。并且发现这些改变与电子竞技专家拥有优秀的认知控制能力和感觉运动能力相关。总之,长期参与电子竞技运动可以导致大脑相关结构和功能的改变。这种改变可以选择性的作为特定人群的干预性手段起到教育和医疗作用。
【关键词】：电子竞技专家 大尺度结构网络 大尺度功能网络 网络属性 节点属性
【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】：G899;R87
【目录】：

摘要5-7
ABSTRACT7-12
第一章绪论12-20
1.1 研究背景12-14
1.2 研究现状14-17
1.2.1 结构网络分析方法14-15
1.2.2 功能网络分析方法15-16
1.2.3 电子竞技的研究16-17
1.3 研究的目的和意义17
1.4 研究内容17-18
1.5 论文的组织结构18-20
第二章全脑大尺度结构网络分析20-39
2.1 引言20
2.2 实验被试20-22
2.3 数据采集22
2.4 数据预处理22
2.5 大脑结构网络构建22-29
2.5.1 网络节点定义23-26
2.5.2 白质纤维追踪26
2.5.3 网络边的定义26
2.5.4 Backbone网络26-27
2.5.5 图论分析27-29
2.6 统计分析29-30
2.6.1 全脑结构连接矩阵的比较29
2.6.2 网络属性的比较29-30
2.6.3 节点属性的比较30
2.6.4 网络拓扑属性与电子竞技专家的行为表现之间的相关性30
2.7 结果30-35
2.7.1 全脑结构网络连接强度的组间比较30-31
2.7.2 全脑结构网络拓扑属性的组间比较31-32
2.7.3 全脑节点拓扑属性的组间比较32-34
2.7.4 拓扑属性与行为之间的关系34-35
2.8 讨论35-38
2.8.1 增强的结构连接35-36
2.8.2 增强的节点属性36-37
2.8.3 增强的网络拓扑属性37
2.8.4 结构网络属性与行为的关系37-38
2.8.5 潜在的临床应用38
2.9 结论38-39
第三章全脑大尺度功能网络研究39-49
3.1 引言39
3.2 实验被试39
3.3 数据采集39
3.4 数据预处理39-40
3.5 大脑功能网络构建40-41
3.5.1 网络节点定义40
3.5.2 相关矩阵构建40-41
3.5.3 图论分析41
3.6 统计分析41-42
3.6.1 连接矩阵的比较41
3.6.2 网络属性的比较41-42
3.6.3 节点属性的比较42
3.6.4 网络拓扑属性与行为之间的相关性42
3.7 结果42-46
3.7.1 全脑功能网络连接强度的组间比较42-43
3.7.2 全脑功能网络及节点拓扑属性的组间比较43-45
3.7.3 拓扑属性与行为之间的关系45-46
3.8 讨论46-47
3.8.1 功能连接强度的增加46-47
3.8.2 增强的节点属性47
3.8.3 功能网络属性与行为的关系47
3.9 结论47-49
第四章总结和展望49-51
4.1 本文总结49-50
4.2 展望50-51
致谢51-52
攻硕期间取得的研究成果52-53
参考文献53-62

【共引文献】

中国期刊全文数据库前4条

1 罗扬眉;李宝林;刘杰;毕重增;黄希庭;;幸福感的静息态功能磁共振成像低频振幅[J];科学通报;2015年02期

2 张欣;胡新韬;郭雷;;基于动态功能连接的运动任务大脑状态表达[J];计算机应用;2015年07期

3 石雪;陈进琥;李洪升;尹勇;李登旺;;基于感兴趣窄带区域的同步分割与配准方法及在IGRT中的应用[J];自动化学报;2015年09期

4 Cuiping Mao;Longxiao Wei;Qiuli Zhang;Xia Liao;Xiaoli Yang;Ming Zhang;;Differences in brain structure in patients with distinct sites of chronic pain:A voxel-based morphometric analysis[J];Neural Regeneration Research;2013年32期

中国博士学位论文全文数据库前6条

1 周广玉;功能性消化不良患者大脑结构和功能异常研究[D];西安电子科技大学;2013年

2 罗扬眉;幸福感的神经机制[D];西南大学;2014年

3 董明皓;基于磁共振成像的针灸师大脑可塑性研究[D];西安电子科技大学;2013年

4 张拓;基于磁共振成像的大脑白质纤维束形态分析方法研究[D];西北工业大学;2015年

5 汪莹;利用fMRI研究人类决策中估计误差的表征和学习的神经机制[D];中国科学技术大学;2015年

6 陈海东;不确定性可视化及分析方法研究[D];浙江大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库前4条

1 李恒;基于MR扩散张量成像的图像配准算法研究[D];郑州大学;2013年

2 熊诗威;基于扩散张量成像的人脑三维张量模板构建研究[D];西安电子科技大学;2014年

3 张建辉;2型糖尿病患者脑部DTI研究[D];大连医科大学;2014年

4 石雪;基于感兴趣窄带区域的肝脏分割方法及在IGRT系统中的应用[D];山东师范大学;2015年