视觉工作记忆不同负载下脑电网络的信息传递特性研究

发布时间：2017-05-20 09:23

  本文关键词：视觉工作记忆不同负载下脑电网络的信息传递特性研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究目的工作记忆(Working Memory,WM)是重要的认知功能之一,工作记忆行为学的研究发现当工作记忆负载增加到极限时,工作记忆行为学的错误率显著增加,发生以上现象的神经机制是什么?本论文从健康受试者在Sternberg范式不同工作记忆负载下多通道脑电(electroencephalograph,EEG)网络信息传递的角度,研究在工作记忆负载增加时EEG因果网络的信息传递效率、因果流和信息流的变化规律,来理解当负载增加到极限时工作记忆行为学错误率明显增加的脑网络机制。研究方法1.行为学数据:记录分析在工作记忆负载分别为1、3、5、7和9时受试者的反应时间和行为学正确率。2.EEG数据:16名健康受试者(年龄在22-32岁之间)在执行工作记忆负载分别为1、3、5、7和9的Sternberg工作记忆范式的16通道脑电。每个记忆负载下240次实验的EEGs数据。3.EEGs信号预处理:去除原始记录EEGs中的基线漂移、工频干扰等环境噪声,以及眼动造成的伪迹等。4.EEGs的时频分析:计算每个通道的能量空间分布,提取EEGs的特征通道。应用短时傅里叶变换对特征通道的EEGs进行时频分析,研究工作记忆特征频段,提取EEGs的特征频段分量。5.EEGs特征频段(θ)分量的定向传递函数(directed transform function,DTF):应用多变量频域Granger因果分析,计算在工作记忆负载分别为1、3、5、7和9时EEGsθ分量所有通道从j到i的DTFij值和DTF值。6.网络的全局效率Eglob:基于DTFij构建的EEG网络,计算在工作记忆负载分别为1、3、5、7和9时网络的信息传递全局效率Eglob。7.加权因果流:应用DTFij值加权因果流,计算每个通道的加权因果流。8.信息流:基于DTFij计算从第j通道到第i通道的信息流值,应用DTFij值中前5%大的值,在信息流图中表示从第j通道到第i通道信息流的大小和方向。研究结果1.工作记忆行为学反应时间:工作记忆负载分别为1、3、5、7和9时对应的反应时间为469.98±20.47 ms、536.51±17.89 ms、580.66±24.83 ms、622.24±18.25 ms和759.43±32.34 ms,工作记忆负载9比7反应时间显著增加(p0.01)。行为学正确率:工作记忆负载分别为1、3、5、7和9时对应的行为学正确率为99.72±0.25%、99.04±0.51%、98.35±0.49%、97.19±0.45%、93.34±0.91%,工作记忆负载9比7行为学正确率显著降低(p0.001)。2.EEGs能量的空间分布和时频分布EEGs的能量集中在工作记忆过程中的记忆保持期,在此期间能量主要集中在θ频段,通道Fz能量最大。3.EEG因果网络信息传递全局效率Eglob基于DTFij构建EEG因果网络,在记忆负载分别为1、3、5、7和9时对应的网络信息传递全局效率Eglob为0.0203±0.0007、0.0216±0.0007、0.0230±0.0003、0.0232±0.0005、0.0203±0.0010,工作记忆负载9比7全局效率Eglob显著降低(p0.05)。4.因果流在记忆负载分别为1、3、5、7和9时通道Fz的因果流为最大的正值分别为0.2567±0.0581、0.4361±0.0872、0.5676±0.1055、0.9092±0.1313和0.5715±0.1239,正值因果流总和在工作记忆负载分别为1、3、5、7和9时分别为1.5057±0.0836、1.6098±0.0856、1.8664±0.1083、2.0112±0.1202、1.6861±0.1486,工作记忆负载9比7因果流显著降低(p0.05)。5.信息流最大信息流从Fz通道流出,工作记忆负载9比7信息流显著降低(p0.01)。研究结论1.当工作记忆负载从7到9时,反应时间显著增加,行为学错误显著增加,揭示负载7是工作记忆极限负载。2.工作记忆脑电特征频段是θ频段。3.EEG网络全局效率Eglob在工作记忆负载1、3、5、7时随负载增加而增加,负载为9时Eglob显著下降,揭示工作记忆负载到极限时行为学错误显著增加的脑网络信息传递效率下降机制。4.所有因果流为正值的通道为因果源,它们的因果流总和在工作记忆负载1、3、5、7时随负载增加而增加,负载为9时显著下降,揭示工作记忆负载到极限时行为学错误显著增加的从因果源流出的因果流下降机制。5.DTF矩阵中前5%大的DTFij的归一化信息流总和在工作记忆负载1、3、5、7时随负载增加而增加,负载为9时显著下降,揭示工作记忆负载到极限时行为学错误显著增加的信息流下降机制。
【关键词】：工作记忆负载 多通道脑电 网络全局效率 加权因果流 信息流
【学位授予单位】：天津医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：B842.3
【目录】：

• 中文摘要4-7
• Abstract7-12
• 缩略语/符号说明12-13
• 一、前言13-19
• 1.1 研究背景13-17
• 1.1.1 工作记忆13-14
• 1.1.2 不同工作记忆负载行为学的影响14-15
• 1.1.3 工作记忆负载对大脑神经活动的影响15
• 1.1.4 因果流和信息流15-17
• 1.2 研究目的17
• 1.3 研究内容17-18
• 1.4 研究的创新点18-19
• 二、原理与方法19-29
• 2.1 Sternberg工作记忆实验数据21-23
• 2.1.1 实验对象21
• 2.1.2 Sternberg工作记忆范式行为学实验21-22
• 2.1.3 多通道EEGs的记录22-23
• 2.1.4 16通道EEGs的预处理23
• 2.2 多通道EEGs的能量空间分布和时频分析23-24
• 2.2.1 多通道EEGs能量的空间分布分析与特征通道的提取23
• 2.2.2 特征通道的时频分析与特征频段23-24
• 2.3 频域Granger因果分析24-26
• 2.3.1 定向传递函数（directed transfer function）24-26
• 2.3.2 因果网络的构建与信息传递效率26
• 2.4 DTF加权因果流的分析26-28
• 2.5 信息流的大小和方向28-29
• 三、结果29-40
• 3.1 工作记忆负载 1、3、5、7 和9下的行为学结果29-30
• 3.1.1 反应时间29-30
• 3.1.2 工作记忆行为学正确率30
• 3.2 工作记忆负载 1、3、5、7 和9下的EEGs能量空间分布与时频分布30-34
• 3.2.1 各通道EEGs的能量空间分布30-32
• 3.2.2 通道Fz EEGs在工作记忆负载 1、3、5、7 和9下的时频分布..2032-34
• 3.3 工作记忆负载 1、3、5、7 和9下的EEGs θ频段的因果网络的信息传递效率34-36
• 3.3.1 定向传递函数DTF34-35
• 3.3.2 信息全局传递效率Eglob35-36
• 3.4 工作记忆负载 1、3、5、7 和9下的加权因果流36-38
• 3.5 工作记忆负载 1、3、5、7 和9下的信息流38-40
• 四、结论与讨论40-42
• 4.1 结论40
• 4.2 讨论40-42
• 4.2.1 工作记忆的关键脑区40-41
• 4.2.2 加权因果流41-42
• 参考文献42-47
• 发表论文和参加科研情况说明47-48
• 综述48-64
• 综述参考文献59-64
• 致谢64

【共引文献】

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本文编号：381242