基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的腦功能研究與分析.pdf

1、大腦是一個大規(guī)模連接的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的動力學系統(tǒng)。不同尺度的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和動態(tài)特征，造成了大腦在結(jié)構(gòu)上和功能上的復(fù)雜性。本文介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀和一些重要的概念，同時介紹了當前幾種重要的網(wǎng)絡(luò)拓撲模型。本文介紹了大腦結(jié)構(gòu)和功能上的復(fù)雜性，從皮層厚度度量和彌散張量成像兩方面介紹當前對腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究，并通過腦電信號和腦功能磁共振信號進行了腦功能網(wǎng)絡(luò)的研究。
　　 本文基于統(tǒng)計動力學理論，應(yīng)用擴散熵方法分析腦電信號的動力學標度行

2、為和概率分布函數(shù)，研究系統(tǒng)的演化過程及標度不變性，并驗證了其概率分布函數(shù)滿足尖峰胖尾的Levy分布。并且基于相位同步性理論，利用手指運動任務(wù)的ECoG信號建立了腦運動皮層功能網(wǎng)絡(luò)。通過對靜息狀態(tài)和任務(wù)狀態(tài)下的兩個網(wǎng)絡(luò)的分析，發(fā)現(xiàn)任務(wù)狀態(tài)下的聚類系數(shù)更大，連通性更強。這些結(jié)果意味著大腦在認知任務(wù)狀態(tài)下表現(xiàn)出了更顯著的活動性。
　　 本文基于互信息理論，采用時間窗移動的方法，利用靜息狀態(tài)和刺激狀態(tài)下的Fmri圖像數(shù)據(jù)研究兩種狀態(tài)下的