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文檔簡介
1、腦功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)主要依據(jù)血氧水平依賴性(blood oxygenation level dependent,BOLD)對比增強原理進(jìn)行成像,是目前人們掌握的唯一無侵入、無創(chuàng)傷、可精確定位的研究手段。fMRI具有很高的空間分辨率,而且時間分辨率具有進(jìn)一步提高的潛力,非常適合神經(jīng)活動的時空分析和腦的高級功能研究,已受到神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和臨床診斷等領(lǐng)域的極大
2、關(guān)注。
在fMRI動力學(xué)模型研究方面,本文在分析Friston的BOLD動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合Agnes Aubert所建立的電生理-代謝耦合模型,提出了一種擴展的BOLD動力學(xué)模型。該模型把腦的電活動和新陳代謝與血動力學(xué)模型的血流、血體積聯(lián)系起來,得到的各參數(shù)的理論曲線是合理的。對BOLD模型中輸入信號的研究結(jié)果表明,不同的輸入信號對模型的輸出有一定的影響。改進(jìn)的模型能更好地模擬生理過程。
在腦靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)研究方面,
3、fMRI為研究腦的功能活動和各個腦功能區(qū)的相互關(guān)系提供了一種有效的手段,不同腦功能區(qū)之間的活動方式是網(wǎng)絡(luò)模式的,它們共同執(zhí)行許多復(fù)雜的腦功能活動。腦靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)就是這些網(wǎng)絡(luò)中的一種,它反映腦的本征活動和規(guī)律,是腦功能研究的基礎(chǔ)。本文采用整合鄰域相關(guān)分析的分級聚類方法來研究腦的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)。在分級聚類方法中,本文引入了一種新的度量各個類之間距離的方法,該方法能夠更好地利用功能磁共振數(shù)據(jù)的時間空間信息。和模型驅(qū)動方法相比,新的聚類方法不需要先驗信息
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