基于样本熵的磁刺激穴位加权脑功能网络研究

脑功能网络的构建与分析可帮助探究大脑工作机制。本研究旨在构建并分析磁刺激内关穴脑功能网络,为探索针灸学作用机理提供理论依据。目前,为简化网络计算的复杂性,很多相关研究集中于二值脑功能网络,忽略了节点间连接强度。本研究采集磁刺激内关穴前、中、后3种状态的脑电信号并基于样本熵和互信息方法构建3种状态下反映节点间真实连接程度的加权脑功能网络;利用复杂网络理论对3种状态下加权脑功能网络拓扑性质进行对比性分析。实验结果表明,刺激状态与刺激前状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率均有提高;刺激状态与刺激后状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率整体也呈增强趋势;刺激后状态与刺激前状态相比,除少数被试的网络拓扑特征基本保持不变或小幅度减少外,其余均呈增长趋势,且增长程度不同,考虑与刺激的累积效应和个体差异有关。研究结果表明,磁刺激内关穴使网络各通道间连接强度提高,集群化程度加强,信息传递效率提高。     

基于重复经颅磁刺激的脑功能网络分析

基于脑功能网络探究重复经颅磁刺激对大脑皮层神经交互作用的影响.利用基于图论的复杂网络理论,进行了经颅磁刺激作用于皮层所诱发脑电信号的脑功能网络分析.采用重复刺激对大脑运动区进行刺激,分别构建了安静状态下、磁刺激运动区状态下的脑电信号的脑功能网络,对脑功能网络全局参数和局部参数进行了图像直观表述和统计学分析.结果发现,磁刺激运动区状态下相比于安静状态下的脑功能网络全局参数和局部参数都发生了明显改变,经统计学分析对比具有显著性差异.     

基于复杂网络的磁刺激穴位特异性研究

关于穴位特异性的存在目前尚存争议.首次从复杂网络角度,研究磁刺激合谷穴与磁刺激外关穴作用功效的异同.采集两组健康被试静息态与刺激态下的脑电信号并进行预处理;采用皮尔逊统计指标相关系数考察通道间的关联程度,并对每组10个被试静息态与刺激态近18 000对关联强度值进行统计学分析;计算网络指标节点强度值、介数值,并进行统计学分析.研究结果发现,与合谷穴组相比,外关穴组显著影响的连接不仅包括左额叶与顶叶及枕叶的连接,还包括右额叶与左中央区的连接;网络指标在不同穴位刺激下的变化存有显著差异.本文在证实磁刺激穴位能够改变皮质可塑性的同时,也为进一步证明穴位特异性的存在提供了理论依据.     

基于脑电频谱特征的脑疲劳监测分析

提出一种监测脑疲劳程度的客观可行的指标.建立脑疲劳模型,对疲劳前后的脑电信号进行功率谱分析,提取优势频率、重心频率以及各节律的相对功率3种频谱特征参数,研究特征参数与疲劳状态之间的关系,并进行统计分析.结果表明,对比疲劳前,疲劳后的脑电信号能量向低频段迁移,全脑优势频率、重心频率呈降低趋势,θ节律相对功率增加,β节律相对功率降低.因此,脑电信号的频谱特征可以反映脑疲劳的程度,有望成为监测脑疲劳程度的客观指标.     

基于相关维数的磁刺激穴位脑功能网络构建与分析

针灸经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚,磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法.本研究采集安静状态和磁刺激内关穴(PC6)状态的脑电(EEG)信号,基于非线性动力学特征(相关维数)和互信息方法构建脑功能网络,基于复杂网络理论对所构建脑功能网络进行分析,对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质.实验结果表明,基于磁刺激内关穴构建的脑功能网络与安静状态相比,其拓扑结构发生了改变,网络连接增强,信息传输效率提高,并且"小世界"属性增强.     

基于Matlab GUI的脑网络仿真平台构建与分析

为了便于科学研究和医学诊断,搭建一个脑网络研究的基础平台,直观、友好的展示脑网络的研究是极其必要的.利用Matlab GUI的特点实现平台主框架的搭建,并结合实际给出了磁刺激足三里穴的脑电信号在该平台中的网络构建、分析和显示,结果表明基于Matlab GUI搭建的平台,除了具备界面友好特点外,还能够方便的进行脑电数据的处理以及分析,为脑网络的进一步研究发展提供了良好的条件.     

基于有向网络的人物信息诱发脑电信号特征

基于熟人和陌生人的视听觉信息,通过记录对应的脑电信号,对大脑在熟人和陌生人信息刺激下的认知机制展开研究.首先,通过记录被试在视听刺激下的脑电信号,得到对应不同刺激下的事件相关脑电位.通过计算不同导联间的相位传递熵构建有向功能网络,最后对重点网络参数进行分析.结果表明,相比陌生人信息诱发的有向网络,熟人信息诱发网络中关键节点的作用加强,网络聚集能力增强;熟人信息诱发网络的连接更加趋向于全脑化,不同脑区间的信息交换加强,整个网络结构更有利于完成对熟人信息的识别.     

静息态亚健康失眠脑功能网络分析

针对亚健康失眠者根据匹兹堡睡眠质量指数筛选被试参与实验,利用128导脑电（EEG）分析仪,提取静息态64导脑电信号,通过多通道脑电信号同步性分析,脑功能网络的构建和分析,研究亚健康失眠者与健康人脑电信号的特异性差异,同时进一步比较分析亚健康失眠者与健康人脑电的负相关特性.分析结果表明亚健康失眠者与健康人相比,脑电信号同步性降低,脑功能网络的连接减弱,大脑的活跃度降低,并且这种差异性在脑电负相关特性中表现更为明显.     

基于格兰杰因果关系的磁刺激内关穴脑功能网络的研究

磁刺激具有有效、无痛、无损伤、易于重复和操作简便等显著的优点,在中枢神经功能检测和神经功能恢复等方面具有广泛的应用价值.穴位是中医针灸调控神经系统由体表刺激到体内的切入点,对研究大脑调控机制和疾病的治疗有重要意义.本研究利用格兰杰因果关系构建基于磁刺激内关穴（PC6）的脑电（EEG）信号的脑功能网络,探究大脑的因果关系变化规律,并对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质.研究表明,磁刺激内关穴前整个大脑系统的信息流向是平衡的,而磁刺激内关穴后额叶区的格兰杰因果关系的强度增加,且信息流向主要由额叶流向枕叶.顶叶区C4介数中心性强度显著提高.网络的传输效率提高,网络的"小世界"属性增强.     

运动态人脑默认模式网络脑电信息传递动力学行为分析

为探究人体进行运动相关任务时大脑默认模式网络与其他脑区间的连接规律，基于运动及运动想象脑电信号公开数据集，通过快速傅里叶变换对不同状态下的脑电信号划分频段并进行滑动加窗处理，得到静息与运动态下同皮层不同频段的平均时间序列。采用动态传递熵的构造方法，分析默认模式网络到运动皮层、默认模式网络到前额叶皮层的信息交互，并在多个数据集下进行显著性检验。将动态传递熵的分析方法结合逻辑回归、决策树、XGBoost算法对不同任务进行分类研究，结果表明：大脑不同皮层功能区在进行不同任务时具有显著差异；相较于静息态，前额叶皮层和运动皮层在运动过程中更加活跃，γ频段相较其他频段也更加活跃；相较于静息态，运动态及运动想象态下默认模式网络到运动皮层、默认模式网络到前额叶皮层的信息交互都更强烈，其结果在不同样本空间的显著性检验P值小于0.025,此方法稳健；脑电信号动态传递熵方法可以将机器学习算法的分类准确率提高20%以上。研究可为运动态脑电信号辨识提供理论参考。     

静息态人脑功能网络的小世界特性

研究了静息态下健康人脑的功能连接模式有助于理解人脑在正常或疾病状态下的功能活动规律.利用小波变换从健康志愿者静息态的功能磁共振成像中提取时间序列,计算90个脑区的相关性,设定阈值建立脑功能网络的无向简单图,然后计算特征路径长度和聚类系数,并对度分布进行拟合.结果显示:脑功能网络具有规则网络的大聚集系数又具有随机网络的小特征路径长度,度的拟合显示具有指数截断幂律分布,即脑功能网络具有小世界特性.     

脑疲劳状态下脑功能网络研究与分析

旨在研究连续长时间脑力活动引发的脑疲劳对大脑连接性的影响,探索大脑疲劳评价的客观指标.通过持续认知任务实验诱发脑疲劳,选用互相关方法对采集到的脑电信号进行了不同导联间时域关联特性分析,构建并比较分析了正常态和脑疲劳态的脑功能网络.最后基于复杂网络理论对脑功能网络的特征参数进行了统计分析.结果表明,持续认知任务后,主观感觉疲劳程度显著增加,脑功能网络的平均度、平均聚类系数和网络密度与正常态相比均显著降低,而平均路径长度显著增大.脑功能网络参数可以很好地反映脑疲劳后大脑的连接性变化情况.     

Multifractal analysis of resting state fMRI series in default mode network: age and gender effects

Age-related changes of resting state in default mode network （DMN） may provide new clues to the developing mechanism of normal brain as well as early diagnosis and therapy of some neuropsychiatric disorders. The application of multifractal theory to functional magnetic resonance imaging （fMRI） signals has recently raised increasing attention. We aim to explore the multifractal characteristics underlying the resting state functional magnetic resonance imaging （rs-fMRI） series extracted from DMN, and two issues are mainly discussed： （1） whether there exist multifractals in rs-fMRI series; （2） whether it is possible to distinguish between the different ages or genders by means of multifractal characteristics. Results demon- strated the existence of multifractals in rs-fMRI series in DMN. In addition, slight differences between young subjects and middle-aged or elderly subjects can be successfully detected by △asα, a modified measure we proposed. Furthermore, it is revealed that the rs-fMRI series from young subjects possess smaller averaged scale index and weaker long range correlation, while those from middle-aged or elderly people present increasing averaged scale index andstronger long range correlation. Whereas no significant statistical differences has been found between male and female group. Our results, therefore, highlight the potential useful- ness of multifractal analysis in fMRI series of a certain brain region, and provide important insights into healthy aging in DMN.     

Detection of dynamic brain networks modulated by acupuncture using a graph theory model

Neuroimaging studies involving acute acupuncture manipulation have already demonstrated significant modulatory effects on wide limbic/paralimbic nuclei, subcortical gray structures and the neocortical system of the brain. Due to the sustained effect of acupuncture, however, knowledge on the organization of such large-scale cortical networks behind the active needle stimulation phase is lacking. In this study, we originally adopted a network model analysis from graph theory to evaluate the functional connectivity among multiple brain regions during the post-stimulus phase. Evidence from our findings clearly supported the existence of a large organized functional connectivity network related to acupuncture function in the resting brain. More importantly, acupuncture can change such a network into a functional state underlying both pain perception and modulation, which is exhibited by significant changes in the functional connectivity of some brain regions. This analysis may help us to better understand the long-lasting effects of acupuncture on brain function, as well as the potential benefits of clinical treatments.     

基于光学脑成像的抑郁症前额皮层静息态网络的研究

抑郁症患者通常表现出心境低落，并且伴随许多认知和生理症状. 文中使用功能性近红外光谱成像技术(fNIRS)来测量28名抑郁症患者和30名对照组8 min前额皮层的自发血液动力活动. 通过图论和拓扑分析对大脑前额皮层静息态网络属性进行分析，结果表明，抑郁症患者前额皮层网络表现出异常的模式:显著降低的网络密度（低的平均节点等级）、显著降低的聚集程度（低的聚类系数）、显著降低的网络信息传输效率（高的平均路径长度）以及显著增加的随机性（低的小世界属性）. 这些结果表明使用近红外光谱技术能够揭示抑郁症患者脑网络的异常特性.