视觉注意的神经机制研究

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时间:2019-05-15

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1、摘要摘要注意是一项基本的人类认知活动,注意可以提高行为的检测能力和加快反应的时间,注意的障碍与精神分裂症(Schizophrenias)、注意缺陷多动障碍(AttentionDeficitHyperactivityDisorder,ADHD)、阿尔茨海默病(Alzheimer'sDisease)、高血压等临床疾病有密切的关系,因此对正常人的注意的神经机制的研究是进一步进行临床研究的基础。利用医学影像设备的成像技术,发现当人们注意一个视觉刺激或事件时,大脑中有较多的区域趋于活跃。但是大脑中的各个活跃区域是

2、怎样进行连接沟通从而形成视觉注意的表现?哪些区域的障碍或沟通障碍引起了相应的疾病?这些问题将有赖于对视觉注意网络的研究而得以解决。注意网络的研究手段包括心理学实验、单细胞活动记录、功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)、正电子断层成像(positronemissioncomputerizedtopography,PET)、脑电图(electroencephalogram,EEG)、神经心理测试(AttentionalNetworksTest,AN

3、T)、数学建模算法等。本论文围绕视觉注意的神经机制问题,利用高时间分辨率的脑电事件相关电位(event.relatedpotential,ERP)和信号处理方法进行了深入、细致、有创新性的研究。所做的主要工作与成果如下:(1)发展了一个基于K.means聚类相关系数的相关源成像的新方法该方法能实现对相关源的分离,同时能抑制一定的噪声干扰。应用于视觉注意脑电实验数据中,分解出三个源成分,包括两侧枕部和额叶区域。结果显示在注意条件下,刺激对侧视觉皮层诱发出了更大的P1和N1成分。同时能发现额叶区域的源在注意

4、和非注意条件下的区别:在注意条件下,额叶区域在刺激后lOOms和250ms左右时分别产生了两个大的处理负波;然而在非注意条件下,只有_个140ms左右的小的处理负波。上述新方法发现在视觉注意中额叶和枕部参与了早期的感觉和知觉过程,为了研究活跃区域之间的关系,利用相位同步聚类方法计算了视觉注意的功能连通性。结果与相关源成像的结果一致:在注意状态下,刺激对侧枕叶区域和刺激同侧顶额叶联合区域的皮层神经元群耦合性强;而在非注意状态下,刺激同侧、对摘要侧枕叶区域和刺激同侧顶额叶联合区域的皮层神经元群互相耦合。(2

5、)利用共空间模式分解和低分辨率电磁断层成像方法研究视觉注意的时.空动力学特性我们分解出三个时.空模式,空间模式显示,在这个自上而下的注意控制实验中,激活的区域包括视觉皮层、前额叶皮层、前扣带回和后顶叶皮层;时间模式显示,在刺激后150ms时刺激对侧的前额叶皮层和后顶叶皮层同步被激活,但只有前额叶皮层具有早期的注意效应;在刺激后200.260ms期间,激活的后顶叶皮层的潜伏期比前额叶皮层短。结果显示在注意和非注意条件下,大脑采取了不同的资源分配策略,注意下,视觉皮层被分配了大部分资源,非注意下,前扣带回和

6、后顶叶皮层被分配了大部分资源。基于以上研究成果,我们提出了视觉注意的感知觉处理过程中,额叶、顶叶和视觉皮层之间的时间关系模型。(3)利用改进的视觉目标检测脑电实验,研究在白上而下和自下而上的两种不同注意控制下的额叶.顶叶网络在自上而下的注意控制下,反应时和P300的潜伏期比自下而上的注意控制下显著长;两种注意控制条件下,目标检测P300波分布具有显著差异,自下而上的注意控制下呈现顶叶分布,而自上而下的注意控制下呈现出中间额叶分布。时频分析结果也显示,200.650ms和2—24Hz下,在顶叶区域,自下而

7、上的注意控制条件激活的能量要高于自上而下的注意控制条件,在额叶区域刚好情况相反。这些结果证明了在两种注意控制下额叶.顶叶网络在认知处理过程中是有差异的。关键词:视觉注意,事件相关电位(ERP),感觉,知觉,认知IIAbstractAttentionisafundamentalcognitiveactivityinhuman.AttentionCanimprovethedetectionabilityofbehaviorandshortenthereactiontime.Sinceattentionald

8、eficitisrelatedwithmanyclinicaldisorders,such鹊schizophrenias,attentiondeficithyperactivitydisorder(ADHD),Alzheimer’Sdiseaseandhypertension,tostudyneuralmechanismofattentioninnormalhumanisthebaseoffurtherclinicalresearch.Us

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