stroop效应的个体差异：静息态脑活动的局部一致性和功能连接的研究

发布时间：2017-06-21 08:04

  本文关键词：stroop效应的个体差异：静息态脑活动的局部一致性和功能连接的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：1935年美国心理学家Stroop发现,在颜色命名实验中,当色词(如red)的字体颜色和色词的意义不一致时,被试的任务表现(正确率和反应时)会比命名字符串(XXXX)的颜色时要差,即出现了Stroop效应。Stroop任务作为一种探索人类认知的经典范式而被广泛用于认知心理学和认知神经科学的研究。已有的研究表明个体在完成Stroop任务时,存在着显著的个体差异。以往的研究主要主要聚焦在性别、年龄、大脑偏侧化以及语言的差异等影响因素上,但尚未得到一致的结论。近年来,一些研究者提出对静息状态下的脑活动进行研究,对了解个体行为差异有很大的帮助。根据大脑功能的现行理论,大脑功能的模块化(modularity)和连通性(connectivity)的属性对探索认知活动的的神经机制非常重要(Mesulam,1998)。在静息态下,大脑功能的模块化可用大脑的局部一致性(Regional homogeneity, ReHo)来衡量,它是通过计算一个特定体素(voxel)和与它相邻最近的26个体素的时间序列的相似性得到的。大脑功能的连通性可以用静息态功能连接这个指标来衡量,它是通过计算静息状态下脑区之间脑活动的相似性得到。本文采用静息态功能性磁共振成像技术结合局部一致性和功能连接两个指标来探索Stroop效应的个体差异的神经基础。当前研究选取44名大学生,分别采集其静息态功能性磁共振成像数据、结构态和Stroop任务的行为数据。首先我们计算了被试全脑灰质局部一致性(ReHo)的值。为了控制性别和年龄的影响,采用偏相关的分析方法探索ReHo值与个体Stroop效应的关系。然后将这些脑区定义为种子点,计算每个种子点与其他体素(voxel)的功能连接强度,之后估算这些连接强度对Stroop效应的预测能力。结果显示左侧额下回,左侧脑岛和腹侧前扣带回的ReHo值与Stroop效应成显著正相关,而在左中央前回观察到显著负相关。另外腹侧前扣带回和左侧楔前叶,左侧脑岛和右侧壳核,左侧脑岛和前扣带回,左侧中央前回和左侧额中回,左侧中央前回和辅助运动区,左侧额下回和右侧枕中回以及左侧额下回和楔叶之间的功能连接强度与Stroop效应成显著相关。通过回归分析发现,左侧额下回,左侧脑岛,腹侧前扣带回和左侧中央前回的ReHo值和功能连接强度可以解释Stroop效应个体差异的77.5%。这些结果表明：(1)知觉加工过程,反应的选择和自下而上的调节效率都会影响到Stroop任务的完成。(2)默认网络会影响认知控制的效率。(3)静息状态下的脑活动可以用来预测被试在认知任务中的表现。
【关键词】：静息态Stroop效应 个体差异 局部一致性(Regional homogeneity) 静息态功能连接(resting-state functional connectivity)
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：B842.1
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 文献综述11-26
• 1.1 Stroop效应的研究范式11-13
• 1.1.1 经典的Stroop范11-12
• 1.1.2 字符Stroop变式12
• 1.1.3 空间Stroop变式12-13
• 1.1.4 情绪Stroop变式13
• 1.2 Stroop效应的理论解释13-17
• 1.2.1 相对加工速度理论(赛马理论)13-14
• 1.2.2 自动化理论14-15
• 1.2.3 知觉编码理论15
• 1.2.4 平行模型15
• 1.2.5 平行分布式加工模型15-16
• 1.2.6 Stroop效应的构建理论16-17
• 1.3 Stroop效应影响因素17-21
• 1.3.1 语境因素的影响17-18
• 1.3.2 颜色识别能力18
• 1.3.3 年龄对Stroop效应的影响18-19
• 1.3.4 情绪对Stroop效应的影响19-20
• 1.3.5 锻炼对Stroop效应的影响20
• 1.3.6 其他可能影响的因素20-21
• 1.4 Stroop效应的神经机制21-26
• 1.4.1 任务相关研究21-22
• 1.4.2 非任务态下的发现22-26
• 2 问题提出与假设26-28
• 3 正式实验28-31
• 3.1 被试28
• 3.2 实验材料28
• 3.3 实验程序28-29
• 3.4 实验指导语29-30
• 3.4.1 MRI数据采集的指导语29
• 3.4.2 行为数据采集的指导语29-30
• 3.5 MRI数据采集与预处理30-31
• 4 数据分析与结果31-39
• 4.1.1 行为数据31
• 4.1.2 局部一致性分析31-32
• 4.1.3 功能连接分析32-33
• 4.1.4 行为结果33-34
• 4.1.5 局部一致性分析结果34-35
• 4.1.6 功能连接分析结果35-39
• 5 讨论39-44
• 6 结论44-45
• 7 不足与展望45-46
• 参考文献46-56
• 致谢56-57
• 攻读硕士期间发表的文章57

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本文编号：467989