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多体素模式分析在fMRI数据分析中的应用

北京生物医学工程 2014年第2期33卷 200-206页

作者：姜昕冯璐北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院自动化研究所北京100190

用多体素模式分析(multivariate pattern analysis,MVPA)方法分析功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据是近年来认知神经科学领域的研究热点。MVPA可分析大脑的解剖信息、大脑的功能活动以及人们的行为表现... 详细信息

用多体素模式分析(multivariate pattern analysis,MVPA)方法分析功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据是近年来认知神经科学领域的研究热点。MVPA可分析大脑的解剖信息、大脑的功能活动以及人们的行为表现三者之间的关系,从而对人们某个认知行为背后的神经机制进行探讨。本文主要介绍以下内容:①如何用MVPA方法对fMRI数据进行处理和分析,主要包括数据预处理、特征提取和样本创建、分类器的选择与测试。②如何对MVPA的分析结果进行解释:结合认知心理学的相关知识对MVPA的分析结果进行解释。通过本文,可以对MVPA的基本理论,应用特点和发展趋势,以及如何用MVPA方法进行fMRI数据处理和分析有一个较为全面的认识。

关键词：功能磁共振多体素模式分析激活模式机器学习

虚幻面孔加工对初级视觉皮层神经活动的影响 ——基于多体素模式分析的功能核磁共振研究

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虚幻面孔加工对初级视觉皮层神经活动的影响 ——基于多体素模式...

作者：姜昕北京交通大学

学位级别：硕士

面孔识别在人们的日常交往中具有重要的作用,人们从幼儿开始就自动地接受面孔加工的训练,到成人时积累了大量的面孔加工专门化的经验。凭借这些专家知识,人们不仅能轻而易举地识别成百上千张面孔,而且即使在面孔图像残缺不全或者极端模... 详细信息

面孔识别在人们的日常交往中具有重要的作用,人们从幼儿开始就自动地接受面孔加工的训练,到成人时积累了大量的面孔加工专门化的经验。凭借这些专家知识,人们不仅能轻而易举地识别成百上千张面孔,而且即使在面孔图像残缺不全或者极端模糊的情况下,也能凭借视觉和记忆信息识别出该张面孔。这种依靠低级视觉信息处理与高级认知加工(如：记忆的提取、注意力的转移和先验知识的获取)相结合的面孔识别方式被称为“自上而下(top-down)"的加工。近年来,随着功能核磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)技术的成熟,越来越多的研究者将其应用于对面孔加工神经机制的研究。目前对于top-down面孔加工的fMRI研究主要集中于探讨来自于前额叶高级认知皮层的信号对位于枕颞结合部腹侧的传统面孔加工脑区(梭状回面孔区)神经活动的影响。但是对于这种top-down信号是如何调制初级视觉皮层的神经反应的,目前尚不清楚。为了对这一问题进行较为深入的探讨,本研究对虚幻面孔感知的神经机制进行研究。同以往的研究方法相比,该研究在多个方面进行了较大的改进,主要体现在以下三点：第一,在刺激物的选取上,采用汉字作为面孔研究的对照条件。这一改进的优点在于人们对于面孔和汉字都具有丰富的专门化加工经验,而且对于它们都是在个体水平上进行识别;第二,采用“倒相关”的实验范式对虚幻面孔感知的神经机制进行研究。该实验设计要求受试者根据预先的期望(面孔或者汉字)从没有任何实际信息的纯噪声图片中分别“探测”面孔和汉字。这一改进的优点在于,由于纯噪声图片中没有任何面孔或者汉字信息,这样在后续的面孔与汉字激活对比中就大大减少了bottom-up信息对top-down加工的影响;第三,在算法方面,本研究采用多体素模式分析(multivariate pattern analysis, MVPA)方法分析实验任务与被试大脑激活模式的关系,并改进了一种测试分类器各个输入维度对分类影响程度的方法,用于生成敏感性图,其目的是判断大脑中的体素对当前任务分类的重要性。这一改进的优点在于,对视觉皮层不同条件下引起的反应模式进行分析,而不是像传统方法(广义线性模型)那样只对个别感兴趣脑区的激活强度进行对比。通过这些方法,我们有以下发现：(1) top-down信号不但能调节高级视觉脑区的活动,而且还能影响初级视觉皮层的神经活动,且随着初级视觉神经区等级的提升,初级视觉神经区受top-down信号调制的程度也在不断提升。这一发现与以前研究提出的在视觉皮层存在面孔和汉字加工的等级模型是一致的。(2)随着初级视觉神经区等级的提升,面孔期望相对汉字期望在初级视觉神经区引起的反应也在逐步增强。最后,对该研究方向的发展进行了展望。

关键词：功能核磁共振成像自上而下面孔加工机器学习多体素模式分析虚幻面孔初级视觉皮层

基于多体素模式分析的fMRI视觉信息解码技术研究

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基于多体素模式分析的fMRI视觉信息解码技术研究

作者：王理军解放军信息工程大学

学位级别：硕士

视觉是人类从客观世界获得信息的主要方式,也是人类认识客观世界的重要手段。作为大脑——自然界最复杂、最精密系统——的重要组成部分,视觉系统在视觉信息处理方面具有计算机所无法比拟的高效性。随着神经影像学的飞速发展,尤其是在... 详细信息

视觉是人类从客观世界获得信息的主要方式,也是人类认识客观世界的重要手段。作为大脑——自然界最复杂、最精密系统——的重要组成部分,视觉系统在视觉信息处理方面具有计算机所无法比拟的高效性。随着神经影像学的飞速发展,尤其是在具有较高空间分辨率的功能磁共振成像技术(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)出现之后,从大脑神经活动中解读视觉信息成为可能,并逐渐成为研究热点。利用fMRI信号进行视觉信息的解码需要对复杂的、包含较多噪声的多变量数据进行精确分析。经典的单变量分析方法将每个体素看作独立的特征进行分析,不仅会选择信息冗余的体素,还常常忽略那些未能达到显著激活水平却包含重要信息的体素。基于多体素模式分析(Multi-Voxel Pattern Analysis,MVPA)的fMRI视觉信息解码将大脑的多体素激活看作高维空间中的激活模式,从视觉区激活模式中提取与视觉图像刺激相关的信息,利用模式分类的方法解码大脑视觉区所包含的信息。MPVA为开展基于fMRI的神经编码和信息处理机制研究提供了重要途径,也成为大脑视觉信息解读的主要方法。本文结合fMRI成像技术的特点和大脑视觉信息处理的神经机制,引入MVPA方法框架,针对fMRI视觉信息解码技术中的体素选择方法、特征维数约减方法、视觉信息解读方法以及fMRI视觉信息解码的敏锐度问题开展研究并进行分析和讨论。主要工作包括:1.研究了基于MVPA的fMRI视觉信息解码中的体素选择方法。fMRI数据中包含较多的噪声,为改善视觉信息解码中体素选择的有效性,本文提出了一种基于多变量分析的体素选择方法。该方法引入并改进了主特征分析方法,将每个体素都投射到低维的主成分空间,在主成分空间对体素进行聚类分析,从每个聚类中选取代表体素并剔除噪声体素。本文通过实际采集的图像四分类实验数据对该方法进行了验证,分析结果表明,该方法与经典方法相比能够以更少的体素保留更多的信息,有利于提高视觉信息分类的准确性。2.研究了基于MVPA的fMRI视觉信息解码中的特征维数约减方法。特征维数约减是解决fMRI视觉信息解码中样本维数高、样本量小等问题的基本途径之一。经典的特征维数约减方法在降维的同时,往往会导致部分视觉相关信息的丢失,从而影响后续的视觉信息解读的性能。针对这一问题,本文提出了一种基于稀疏学习的维数约减方法,更加高效地将高维数据分类问题转变成低维数据分类问题。该方法在视觉信息稀疏表达的准则下,以不同实验条件下的样本原型(prototype example)为约束,利用稀疏学习算法学习高维体素空间到低维特征空间的变换关系。实验结果表明,与主成分分析、多维尺度分析等方法相比,该方法能够在更低维的空间保留更多的视觉信息。3.研究基于MVPA的视觉信息解读方法。本文结合大脑视觉信息处理机制和神经成像特点,在MVPA特征分析的研究基础上提出了两种视觉信息解读方法。第一种是基于主特征分析的解码方法,该方法通过主特征分析进行体素选择,并结合支持向量机分类器进行视觉信息解读。第二种方法通过稀疏学习方法进行维数约减,结合线性判别分析等简单分类器进行视觉信息解读。实验结果表明,两种方法均能有效提取蕴含在fMRI体素中的视觉信息,使视觉信息解读性能得到显著提升。其中,第二种方法在样本数据线性可分的情形下能够达到更高的分类性能,第一种方法则易于推广到样本数据非线性可分的情况。4.研究了基于MVPA的fMRI视觉信息解码中的敏锐度(acuity)问题。本文结合体素模式的生物学基础,分析得出fMRI视觉信息解读存在高空间频率信息不足的问题:fMRI体素模式的信息主要来源于宏观的体素水平,主要反映视觉信息中的低空间频率信息。面向脑机协同的图像分类检索应用,本文提出一种将图像高空间频率特征和大脑视觉皮层体素特征相融合的图像分类方法,通过引入少量的图像高空间频率信息,辅助视觉区体素进行图像分类。实验结果表明,极少量图像高空间频率信息的加入显著提升了分类的准确率,进而验证了fMRI视觉信息解读敏锐度不足的结论。此外,该方法对设计面向图像检索应用的fMRI视觉解读系统具有重要的借鉴意义。

关键词：多体素模式分析功能磁共振成像主特征分析体素选择稀疏学习特征提取/维数约减主成分分析多维尺度分析敏锐度高空间频率信息

基于多体素模式分析的fMRI视觉解码研究综述

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信息工程大学学报 2015年第1期16卷 66-72页

作者：童莉王理军郑载舟闫镔信息工程大学河南郑州450001

随着神经影像技术的发展,尤其是功能磁共振成像技术的兴起与广泛应用,视觉解码技术取得了长足的进步。目前,多体素模式分析(multi-voxel pattern analysis,MVPA)方法日渐成为最受关注的视觉信息解码方法。与经典fMRI数据分析中的单体素... 详细信息

随着神经影像技术的发展,尤其是功能磁共振成像技术的兴起与广泛应用,视觉解码技术取得了长足的进步。目前,多体素模式分析(multi-voxel pattern analysis,MVPA)方法日渐成为最受关注的视觉信息解码方法。与经典fMRI数据分析中的单体素分析方法不同,该方法考虑神经元活动的相互关系,引入多体素模式特征训练分类器,实现对大脑视觉认知状态的分类识别。文章重点介绍MVPA解码的基本思想、实施步骤和在视觉解码中的应用,并指出了今后的一些研究方向。

关键词：功能磁共振成像多体素模式分析模式分类视觉解码

网络游戏成瘾者的大脑功能特征 ——来自多媒体素模式分析和动态因果模型的证据

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网络游戏成瘾者的大脑功能特征 ——来...

作者：王梓良浙江师范大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及,上网玩游戏成为许多人休闲娱乐的选择。然而,越来越多的人沉迷于网络游戏无法自拔,进而对工作、学习、生活和家庭等方面造成严重的负面影响,这种现象被称为“网络游戏成瘾”。在探究网络游戏成瘾的特征时,越来越多的... 详细信息

随着互联网的普及,上网玩游戏成为许多人休闲娱乐的选择。然而,越来越多的人沉迷于网络游戏无法自拔,进而对工作、学习、生活和家庭等方面造成严重的负面影响,这种现象被称为“网络游戏成瘾”。在探究网络游戏成瘾的特征时,越来越多的研究尝试运用功能磁共振影像数据的方法探索网络游戏成瘾者的大脑功能特征。以往大多数对网络游戏成瘾者的研究关注的是单个体素或独立的脑区,而网络游戏成瘾通常伴随多体素、多个脑区的异常。因此,本研究通过对多体素模式分析（Multi-Voxel Pattern Analysis,MVPA）和动态因果模型（Dynamic Causal Modeling,DCM）方法的运用,从任务态和静息态功能性磁共振成像两个方面来探究网络游戏成瘾者独特的大脑功能特征,以揭示网络游戏成瘾个体之所以成瘾及维持成瘾的原因及其神经基础。本研究具体结果及结论如下:研究一:多体素模式分析方法可以根据静息态下大脑的局部一致性（ReHo:regional homogeneity）对网络游戏成瘾组和娱乐组进行区分,分类过程中权重高的脑区包括双侧海马、右侧前扣带回和额中回。动态因果模型的结果发现,相比网络游戏娱乐组,网络游戏成瘾组左侧海马到右侧额中回、右侧海马到右侧前扣带回的有效连接减弱且右侧海马自身的自我连接减弱。这些结果表明网络游戏成瘾者双侧海马及其与前扣带回和额中回等脑区连接减弱可能是其重要的生物标志,且可能是网络游戏成瘾者在并未接触游戏时维持成瘾状态的重要原因。研究二:多体素模式分析方法还可以根据线索反应任务下大脑的血氧水平依赖（BOLD:blood oxygen level dependent）对网络游戏成瘾组和娱乐组进行区分,分类过程中权重高的脑区包括左侧颞下回、枕中回,右侧尾状核、枕下回和额上回。动态因果模型的结果发现相比网络游戏娱乐组,网络游戏成瘾组右侧尾状核到左侧颞下回、枕中回,右侧枕下回和额上回等脑区存在有效连接的减弱,而尾状核自身存在自我连接的增强,揭示了尾状核在网络游戏成瘾者大脑功能异常中起到重要作用。这些结果表明面对游戏刺激时,网络游戏成瘾者的尾状核到颞下回、枕中回和额上回等脑区连接减弱的神经回路可能是进一步理解其无法控制地投入游戏并最终发展成为成瘾个体的重要生理机制。综上所述,多体素模式分析方法可以对网络游戏成瘾者与娱乐者进行有效区分,并找到区分两组被试的重要脑区。动态因果模型的结果则表明在面对游戏刺激时,尾状核与其他脑区的有效连接的异常可能导致网络游戏成瘾个体无法控制自己的游戏行为;即使在不接触游戏时,网络游戏成瘾个体双侧海马与其他脑区的有效连接的异常对于维持和发展成瘾状态可能有重要作用。因此,海马和尾状核及其与其他脑区的有效连接的异常对于网络游戏成瘾的维持和发展可能起到了重要作用,这对于理解网络游戏成瘾的生理机制以及对网络游戏成瘾者今后的诊断与治疗具有十分重要的意义。

关键词：网络游戏成瘾多体素模式分析局部一致性血氧水平依赖动态因果模型

青少年网瘾患者中脑通路连接模式异常的磁共振研究

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青少年网瘾患者中脑通路连接模式异常的磁共振研究

作者：王若男西安电子科技大学

学位级别：硕士

网络游戏成瘾已经成为全球广泛关注的一项社会问题。大量的实验研究发现网瘾能够导致大脑相关脑区及其网络功能及结构的改变,这种适应性变化是导致成瘾的一种重要神经基础。多巴胺由中脑腹侧被盖区投射到伏隔核、纹状体和前额叶皮层,这... 详细信息

网络游戏成瘾已经成为全球广泛关注的一项社会问题。大量的实验研究发现网瘾能够导致大脑相关脑区及其网络功能及结构的改变,这种适应性变化是导致成瘾的一种重要神经基础。多巴胺由中脑腹侧被盖区投射到伏隔核、纹状体和前额叶皮层,这些通路被认为参与了大脑的奖赏、动机和认知控制能力的调节,与成瘾存在着密切的关系。然而很少有研究关注于网瘾患者中脑相关通路的调节模式是否存在异常改变。在本文中,我们采用多模态分析方法结合静息态功能连接度与确定性纤维追踪,研究青少年网络成瘾患者中脑通路的功能及其白质结构是否存在异常的改变,并采用相关性分析来研究这些变化是否与患者的网瘾严重程度有关。结果发现,在青少年网瘾患者中,其中脑腹侧被盖区（ventral tegmental area,VTA）到伏隔核、眶额叶皮层的功能连接度低于对照组,其VTA到伏隔核的白质纤维各向异性也表现出降低的结果。此外还发现了青少年网瘾患者VTA到伏隔核、眶额叶之间的功能连接度与网瘾严重程度存在负相关关系。由于这些通路对于多巴胺的奖赏信号很重要,因此这一研究结果可能反映了网瘾患者的奖赏通路可能存在异常的调节模式,我们的研究为网瘾患者中脑通路功能与结构的改变提供了直接的证据。目前关于网瘾所导致的神经机制改变已经被越来越多的研究所证实,但仍然存在对网瘾质疑的观点,造成这一现象的主要原因之一是对于临床诊断的不明确性。许多权威国际组织机构都提出了网瘾的诊断标准,但是在应用中存在许多主观性偏差而导致其存在一定的缺陷。为了进一步验证网瘾患者中脑相关通路的异常调节是否能够成为识别网瘾患者的有效指标并利用这一指标构建能够用于辅助诊断的网瘾个体化预测模型,我们采用了多体素模式分析的方法,利用中脑VTA功能连接数据提取有效的分类特征,构建能够较高准确识别网瘾个体的模型,准确率达到86.9%。在VTA的功能连接数据中,其具有区分能力的主要特征体素包括双侧丘脑、双侧海马、右侧苍白球、右侧海马旁回与右侧颞上回等区域。此外,这些特征体素还与网瘾严重程度呈现负相关性。这一研究结果不仅揭示了网瘾患者的VTA相关通路存在异常的调节,其高准确率的个体化识别还提示了这一数据及方法在未来对于临床辅助诊断具有巨大的潜力。本文从中脑通路的研究出发揭示了网瘾患者中脑相关通路存在异常的调节模式,这种改变不仅与其网瘾严重程度存在一定的相关性,而且能够用于网瘾患者的个体识别。这不仅证实了网瘾患者与物质成瘾患者具有相似的神经机制,而且为网瘾患者的辅助临床诊断的研究提供了一个新的方向。

关键词：网络游戏成瘾中脑腹侧被盖区通路静息态功能连接度确定性纤维追踪多体素模式分析

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模式识别方法在功能磁共振数据处理中的应用

模式识别方法在功能磁共振数据处理中的应用

作者：吕维帅电子科技大学

学位级别：硕士

功能磁共振作为研究大脑的重点技术手段,在生命科学领域也越发的重要,而功能磁共振成像与其他学科交叉结合紧密,渗透了其他学科的各方面知识,因此功能磁共振的数据处理方法也迅速发展起来。本文围绕着模式识别领域中两种方法的发展,对... 详细信息

功能磁共振作为研究大脑的重点技术手段,在生命科学领域也越发的重要,而功能磁共振成像与其他学科交叉结合紧密,渗透了其他学科的各方面知识,因此功能磁共振的数据处理方法也迅速发展起来。本文围绕着模式识别领域中两种方法的发展,对其在功能磁共振数据处理中的应用做了深入的探讨,并且对于功能磁共振成像技术的原理和发展以及功能磁共振数据处理的两种方法进行了阐述,本文的工作主要有:SVM与置信区间在MVPA的特征选择中的应用、分层仿射传播聚类算法的设计实现与应用、自适应分层仿射传播聚类算法的设计实现与应用。本文所做的主要工作如下:1.对于多体素分析方法中特征选择效率较低的问题,本文提出了一种SVM与置信区间相结合的特征选择方法,提高了特征选择的效率和准确性,并将此算法应用到功能磁共振数据的特征选择中,在左右手运动实验中的分类正确率达到了100%;2.针对仿射传播聚类无法处理功能磁共振数据的缺陷,本文根据仿射传播聚类方法的原理和算法流程,提出了分层仿射传播聚类算法,并对算法进行了仿真实验和实际的功能磁共振数据的应用,解决了仿射传播聚类方法无法处理大数据量的问题,为功能磁共振的数据处理引入了一种新的聚类方法;3.在分层仿射传播聚类算法的基础上,针对算法中偏向参数选择困难以及聚类结果的主观依赖性大的问题,本文根据自适应仿射传播聚类方法的思想,对分层仿射传播聚类方法也进行了自适应化,设计出了自适应分层仿射传播聚类算法,并对算法进行了仿真实验和实际的功能磁共振数据的应用,解决了分层仿射传播聚类算法中偏向参数选择困难、对个人经验依赖性大的问题,并有效解决了对最优聚类结果的的客观选择问题,进一步完善了仿射传播聚类在功能磁共振数据处理中的应用。

关键词：功能磁共振支持向量机多体素模式分析仿射传播聚类

多变量模式分析在痛觉测量中的应用 ——基于fMRI数据

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多变量模式分析在痛觉测量中的应用 —...

作者：陈睿西南大学

学位级别：硕士

国际疼痛研究学会（International Association for the Study of Pain, IASP）对疼痛有着明确的定义,即疼痛是指“与组织损伤或潜在的组织损伤相关的不愉快的主观感觉和情感体验”。这表明疼痛是一种复杂的包含多种成分的社会-生理-心... 详细信息

国际疼痛研究学会（International Association for the Study of Pain, IASP）对疼痛有着明确的定义,即疼痛是指“与组织损伤或潜在的组织损伤相关的不愉快的主观感觉和情感体验”。这表明疼痛是一种复杂的包含多种成分的社会-生理-心理体验,是人类多数疾病的一种伴随症状。临床上,疼痛一般会随着病情的开始、恶化、好转和治愈而出现、加重、减轻和消失。因此,在临床上,有效的疼痛评估可以为我们监测病情发展变化和衡量治疗效果提供重要指标。而当病人机体已经痊愈而疼痛还没有完全消失的时候,这些疼痛又极可能会转化为对人体有害的慢性疼痛病症,从而明显降低患者的日常生活质量。在这个时候,疼痛评估就可以为疼痛治疗决策提供主要的判断和衡量标准。但鉴于疼痛受到不同患者在感觉、注意、情绪、意识状态和经验等方面多种因素影响,不可避免的主观性偏差给疼痛的客观评估和临床科学诊断造成了巨大困难。近年来,由于功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）技术在有效探究大脑内部处理疼痛认知活动机制方面有着不可替代的优势,所以被人们广泛应用于认知神经科学领域的基础和临床研究。它利用磁振造影技术来有效探测神经元活动所引发的血液动力的改变幅度,是一种先进的神经成像技术,具有非侵入、空间分辨率高等显著优点。,再者,借助于机器学习（machine learning）领域的相关算法,在fMRI基础上发展起来的多体素模式分析方法（multi-voxel pattern analysis, MVPA）能够更有效更精确地探知大脑在不同疼痛认知状态下,激活模式的空间分布差异,从而大幅度提高疼痛测量的精度和信效度。因此,它被认为是能提取疼痛特异性指标的非常具有前景的方法之一。本研究总共进行了两个实验,其中实验一是对30个被试的疼痛诱发脑响应数据进行传统意义上的预处理,然后采用支持向量机（surpport vector machine, SVM）算法对数据进行二元分类分析,在三个不同水平上对疼痛感知强度进行预测。这三种预测包括被试内水平上single-trial预测（level 1）、被试间水平上single-trial预测（level 2）以及single-subject水平上的预测（level 3）。通过这些分析,本研究能深入论证MVPA技术在区分不同疼痛刺激强度所引发的脑激活模式空间分布具有超越传统fMRI数据分析技术的明显效果,并进一步研究MVPA分析技术中被试内和被试间变量对预测结果的影响,以探讨如何充分利用MVPA技术的优势和特点最大程度地消除预测偏差。利用SVM算法和MRI脑成像数据构建的分类器模型,本研究能够有效地在被试内水平上区分高疼痛刺激和低疼痛刺激。结果进一步表明,该类分类器模型的性能主要受到与疼痛加工有关脑区活动（pain matrix）的影响,包括初级躯体感觉皮层（primary somatosensory cortex,S1）、次级躯体感觉皮层（secondary somatosensory cortex, S2）、脑岛（insula）以及前/中扣带回（anterior/mid cingulate cortex, ACC/MCC）等。而要将MVPA技术进一步推广到临床应用领域,实现个体间的疼痛测量与评估,在研究中还应该采取诸如fMRI响应信号归一化处理等方法,以尽可能消除个体间大脑响应空间分布模式的差异所造成的干扰,从而确保预测结果客观有效准确。本研究接下来进行了实验二,通过实验一所做研究总结出MVPA技术本身的特点以及在应用过程中应注意的事项,实验二的目的是进一步探究大脑处理疼痛信息的机制,发掘与疼痛主观感受相关的神经生理信号,力图探讨大脑特定脑区内神经信号基线波动与疼痛主观感受的关系。从实验二的结果发现,外界刺激呈现前（基线）的脑区神经活动能够在一定程度上预测被试对该刺激的疼痛主观感受评分。由此可以进一步做出推断,在疼痛刺激呈现之前,大脑内与注意和外界感知觉包括疼痛感受相关的脑区的神经活动能在一定程度上影响被试对该刺激的主观感受。实验二的发现为提取有效的疼痛特异性指标、实现疼痛的神经生理学客观测量提供了有力的证据。由于疼痛具有明显的主观性,在过往的临床研究中,我们一直以疼痛病人的自我报告作为疼痛评估的黄金标准。但是对于某些具有语言表达功能障碍的人来说,他们难以向我们提供有效可靠的主观口头报告,并且研究者也很难对不同患者的疼痛感受和症状进行横向的比较。这在很大程度上限制了临床疼痛诊断和治疗的优化。虽然在现阶段,临床领域的疼痛与实验室研究中在健康人体上诱发的疼痛有很大区别,疼痛的神经生理学测量方法的精度和可靠性仍然有待进一步提高,但是本研究利用MVPA技术对疼痛强度的

关键词：疼痛疼痛测量神经生理学功能磁共振多体素模式分析

老年人整体运动敏感性降低的脑灰质体积变化基础

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心理与行为研究 2020年第5期18卷 603-610页

作者：金花朱子良严世振梁紫平艾克旦•艾斯卡尔尹建忠姜云鹏林琳教育部人文社会科学重点研究基地天津师范大学心理与行为研究院天津300387 天津师范大学心理学部天津300387 学生心理发展与学习天津市高校社会科学实验室天津300387 天津市第一中心医院放射科天津300192

本研究使用多体素模式分析方法和随机点阵范式,首次探索了老年人整体运动敏感性(GMS)下降和其脑灰质体积下降间的关系。结果发现,老年人GMS显著低于年轻人,老年人V5/MT、V3和额顶等脑区灰质体积显著小于年轻人;V5/MT和V3区的灰质体积信... 详细信息

本研究使用多体素模式分析方法和随机点阵范式,首次探索了老年人整体运动敏感性(GMS)下降和其脑灰质体积下降间的关系。结果发现,老年人GMS显著低于年轻人,老年人V5/MT、V3和额顶等脑区灰质体积显著小于年轻人;V5/MT和V3区的灰质体积信号可以有效预测个体的GMS。结果提示,V5/MT区和V3区,特别是V3区的灰质体积下降可能是老年人GMS下降的主要原因;而基于“去分化假设”,全脑范围内其余脑区的灰质体积下降可能也在一定程度上与老年人GMS下降有关。

关键词：整体运动知觉老化灰质体积多体素模式分析 V5/MT,V3