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面向抑郁注意机制的任务态脑电特征算法研究

 
【摘要】:人类的大脑是由数以亿计的神经元构成的功能强大的复杂系统,各种认知功能依赖于神经簇的同步放电而实现。随着神经电生理技术的快速发展,无创的非侵入式头皮脑电采集技术(EEG)以其毫秒级的高时间分辨率,提供了追踪和记录大脑活动状态的有效手段,特别是任务态事件相关电位(Event-Related Potentials,ERPs)技术,可以实时地记录大脑对内在心理活动和外界刺激反应的处理过程,动态的反映与高级认知功能相关的大脑激活模式。以往研究表明,任务态事件相关电位成分不仅能够表征大脑的高级认知活动,而且能够揭示一些脑疾病和神经精神疾病的脑功能异常表现,对于大脑认知活动的研究具有非常重要的意义。分析大脑执行不同认知任务时诱发产生的事件相关脑电,提取事件相关电位特征,一直是脑科学和认知神经科学研究关注的热点,也是生物医学信号处理领域重要的研究方向。传统的心理学研究方法只是针对诱发ERP的锁时特性,简单的分析ERP波形的几何特征,这样会丢失ERP脑电中包含着的丰富的生理心理信息。近些年,信息科学和信号处理理论对脑电的研究则更关注诱发ERP的非锁时特性,利用计算机技术,结合现代信号处理方式,通过精准的计算机处理和量化的模型分析来研究事件相关脑电的多维度特征,力求深度挖掘脑电信息,获取更多的能够表征大脑执行任务时的神经机制的脑电特征。因此,如何合理有效地分析脑电,建立精确的数字化可计算分析方法和分析依据,是一个极为重要但又尚未彻底解决的问题。诱发的事件相关脑电ERP是蕴含着丰富信息的不稳定的非线性信号,只在时间或者频率等单一维度上进行研究,不能真实地描述其时空尺度上的特性。所以,本文通过系统的研究任务态事件相关脑电时域、频域、空域上的多维特征提取算法,分析得到的ERP成分对大脑的注意认知功能的反应和表征,特别是对抑郁症患者情绪处理任务的注意机制的反映,进一步研究任务激活的不同大脑脑区的脑结构和脑功能特征,及其在情绪障碍心理疾病辅助诊断中的应用。本文的研究工作主要包括以下四部分:第一,构建了基于时频空域多变量张量分解提取任务态脑电特征的分析方法。本文基于张量模型的理论知识系统分析了多维空间张量分解的方法,结合多变量Tucker模型,构建了包含任务、时域、频域、空域特征的任务态脑电多维张量分解算法。该方法从ERP脑电信号的多域特征提取出发,利用正则化多元估计模型构建ERP多维特征选择算法,自适应的分解任务态脑电不同的锁时锁相成分并提取特征。算法对于心理学上使用的传统ERP成分的提取方法是有效地改进,改善了ERP成分分析完全依赖专家经验的方式,有效地降低了提取脑电ERP成分时的主观个人因素,提高了ERP成分分析的客观性和有效性。第二,系统地分析了MNE估计模型的溯源方法,根据上述基于时频空域多变量张量分解提取算法,以分解得到的不同的ERP脑电成分特征分量为特征,构建基于情绪效阶权重的最小范数估计溯源算法。利用MNE估计模型进行任务激活的ERP相关成分的脑区溯源。我们将诱发ERP脑电的情绪图片按照不同的情绪效阶赋予不同阈值的权重,作为参数引入到最小范数的计算中。通过加入情绪估计计算因素对MNE模型做了改进,使其能更好的进行情绪因素相关的脑区定位。该溯源方法比传统的基于偶极子电流密度的sLORETA更精确,能更好的表征脑区的激活特性,反映认知任务激活的同步大脑区域之间的脑结构特征以及与认知相关的大脑活动神经机制。考察了重度抑郁患者执行情绪注意任务时的脑激活功能区的特异性,发生改变的异常脑功能区和反映这种异常的脑电ERP成分,对抑郁症的辅助诊断提供了可定量分析的依据。第三,根据溯源后的头皮ROI节点构建了基于任务态脑电成分相位耦合特征的脑网络构建算法。算法利用脑电ERP成分溯源的脑区上的时间序列信号的相位耦合特性建立脑网络,更好的描述了执行认知任务的脑功能区在相位同步信号上的耦合特征。分析比较了各种复杂网络的度量指标,聚类系数、特征路径长度、全局效应、模块度等脑网络特征在构建复杂脑网络时的计算方法和含义,发现基于ERP脑电的PLV特征构建的脑网络更能反映与任务相关的脑网络活动情况。考察了该方法对抑郁患者特异性脑功能网络的表征以及抑郁患者与健康正常人群的脑功能结构差异。第四,基于上述三部分的工作,依次对ERP脑电信号进行由表及里逐步深入的时空处理过程,我们将头皮脑电纵向延伸到内部皮质研究,讨论从任务态诱发ERP脑电特征到任务激活脑功能区协同响应的大脑动态活动过程,分析研究了反映注意认知任务的大脑活动神经机制。通过构建算法分析和提取事件相关脑电特征,结合认知实验范式,探讨重度抑郁患者任务态注意认知神经机理以及不同情绪对认知注意的影响和调节机制。研究结果发现,负性悲伤情绪对重度抑郁患者注意控制的影响出现在早期和晚期认知注意阶段,发现的认知成分可以应用于重度抑郁症的临床医学辅助诊断和干预治疗。综上所述,本研究通过构建任务态ERP特征的分解提取算法,有效地提取出情绪诱发的注意相关事件电位成分并对其进行时空特征的分析,利用得到的成分分量建模溯源,定位任务激活的脑功能区,进而构建任务态脑网络。结合认知任务实验范式,研究重度抑郁患者任务态相关的注意认知神经机理,探讨抑郁症患者的认知心理特征以及大脑信息处理的动态神经机制,对于了解抑郁症情绪障碍、神经精神障碍等神经精神疾病的发病机理和临床病理表征有重要的意义。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TN911.7;R749.4

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