孤独症脑调控康复与效果评估研究?

基于新兴脑调控技术,针对孤独症核心异常,对将重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic atimulation,rTMS)和神经反馈技术(neurofeedback,NFB)应用于孤独症康复的作用机制和效果进行了深入研究.首先利用视觉认知任务,结合量化脑电(qEEG)分析方法,对与高级认知机制密切相关的皮层Gamma脑电节律在孤独症组和正常组之间进行比较和分析,进一步开展rTMS调控Gamma节律的效果和机制研究;同时,利用ERP视觉实验任务,对孤独症组和正常组的视觉认知机制进行比较研究,并在此基础上开展利用rTMS调控孤独症视觉认知机制的研究;基于孤独症存在脑电Gamma节律异常的这一特征,本文进一步开展了以"40Hz Gamma"脑电信号为操作条件的孤独症神经反馈干预研究.通过设置神经反馈(NFB)方案,来训练孤独症被试对Gamma节律脑电活动的自我控制和调节能力,通过强化和维持Gamma节律脑电活动来改善孤独症的高级认知功能.研究结果表明,rTMS和NFB能够以无损伤的方式,实现对孤独症异常认知和生理机制的调控,改善孤独症异常脑功能,进而减少孤独症的行为异常.     

立体视觉下人类大脑激活的功能核磁共振初步研究

双眼视差在立体视觉中发挥着重要的作用,然而到目前为止双眼视差引起的立体视觉如何激活大脑皮层仍没有得出一致结论,需进一步研究．因此设计了一组功能核磁共振（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎｅｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ,ｆＭＲＩ）实验来定位与立体视觉有关的大脑皮层,实验中使用改进的随机点立体图（Ｒａｎｄｏｍ ＤＳｔｅｒｅｏｇｒａｍ,ＲＤＳ）作为视觉刺激,采用块状实验设计并使用ＳＰＭ８分析数据．结果如下:１）ｈＶ３Ａ（Ｖ３辅 助 区上 侧）,ＬＧ（舌 回）ｈＭＴ／Ｖ５（第５视 区 上侧）ＬＯＳ（枕外侧沟）以及 ＶＩＰＳ（腹侧顶内沟）是主要激活区．２）背侧视觉通路激活强烈而腹侧视觉通路激活较少．由此推论:１）没有一个单独的区域或皮层可以完全解释立体视觉感知,立体视觉的形成是不同区域通力合作的结果．２）背 侧 视 觉 通路在处理立体视觉中发挥着重要的作用．实验中得到的激活区域与其他实验结果有些差异这里主要讨论大脑激活区域以及产生差异的原因,通过分析比较这些结果,立体视觉的机制可以得到进一步的理解．如果可以明确立体视觉正常者的激活区域,那么利用ｆＭＲＩ扫描来筛查弱视会更简单有效．      

视、听、嗅感知过程

<正>视感知过程:光进入肉眼后,引起视网膜上的视觉感受器细胞的兴奋,而后产生视觉神经信号,通过视神经传导,经由外侧膝状体(LGN),然后到达初级视觉皮层(V1),并通过背侧和腹侧两条通路逐级传导至其他更高级的视觉脑区(V2、V3、V4、MT、ITC等),使得视觉信息得到层级式的加工。听感知过程:声音进入双耳后,经由双侧耳蜗、耳蜗核、上橄榄复合体、下丘、内膝体以及位于大脑颜叶的听觉皮层进行层级式信息加工,并进一步传递至大脑顶叶和额叶等更高级的认知脑区,结合已有的知识和经验     

条件性视觉——运动学习的研究

大脑皮层的广泛区域参与条件性视觉－运动学习，视皮层对物体的视觉信号进行处理；运动皮层发出指令完成运动动作；联合皮层接受不同区域的信号输入后进行整合形成视知觉并通知运动皮层完成条件性运动。运用前区背外侧部（ＰＭｄ）、基底神经节和前额叶皮层腹侧部（ＰＦｖ）在条件性视觉－运动学习中起重要的作用，海马参与条件性视觉－运动学习。     

大脑皮层对飞机飞越噪声的认知机制

为了研究人类大脑皮层对飞机飞越噪声的表达机制,采用功能磁共振成像(fMRI)技术,选择25例正常健康受试者,观察在飞机飞越噪声刺激时大脑功能区的激活情况,通过对数据进行统计学处理以及脑功能区定位,结果表明:25例受试者在飞机飞越噪声刺激时大脑显著激活了视觉联合皮层、前额叶皮层、初级运动皮层以及与认知记忆相关的脑区等.飞机飞越噪声刺激下,大脑皮层听觉区域不仅参与了听觉处理,可能还涉及消极情绪、认知、注意、记忆等区域反应.     

封面图片说明:视、听、嗅感知过程

 视感知过程：光进入肉眼后,引起视网膜上的视觉感受器细胞的兴奋,而后产生视觉神经信号,通过视神经传导,经由夕卜侧膝状体（LGN）,然后到达初级视觉皮层（VI）,并通过背侧和腹侧两条通路逐级传导至其他更高级的视觉脑区（V2、V3、V4、MT、ITC等）,使得视觉信息得到层级式的加工。     

海战场的目标检测与识别

针对海战场图像信息的目标检测与识别,提出了一种适于海战场区域特征的遥感图像目标检测与识别方法．研究采用线性滤波器将图像划分为若干个空间尺度,并对不同空间尺度的图像,根据生物视觉生理特性的原理,提取图像中目标的视觉显著性特征,此特征包含目标不同于其周围区域的程度和空间分布状态．根据分析提取的目标空间特征信息,使用支持向量机对视觉显著性特征图像进行分类,实现目标信息提取,并通过Dempster-Shafer证据理论的分析方法判断目标的相关信息及其置信度,达到识别目标的目的．实验结果表明：此方法能以高可靠性和高精确度检测出海战场图像信息中的目标,获取目标相关信息．     

一种视皮层非经典感受野的模型

根据视觉信息加工过程中视皮层细胞非经典感受野对中心感受野区域具有抑制作用的生物机制,提出了一种模拟该机制的模型.用Gabor能量作为感受野响应,以高斯差分函数为基础构造两个具有方向的半椭圆环来作为非经典感受野区域,设计中心感受野与周边抑制区域的相位差权重函数来模拟非经典感受野的抑制机制.实验结果与这种生理特性相一致.     

植物涝害生理研究进展

对有关植物涝害生理研究进展进行了综述．主要介绍植物水分逆境下涝害产生机制以及植物耐涝机理的研究现状．并提出和讨论了有关该领域有待进一步探讨的问题．     

反馈式ICM神经网络和FPF相结合的剪影识别

为能有效地表示目标轮廓,同时在泛化与鉴别之间做好平衡,将具有生物视觉神经系统的交叉视觉皮层模型神经网络(intersecting cortical model nueral network,ICMNN)与分数幂指数滤波器(fractional power filter,FPF)相结合,设计了一种利用反馈式ICMNN分离目标轮廓,并使用FPF实现快速相关的剪影识别系统。首先利用ICMNN对原图像处理得到边缘激发的剪影图像,接着利用经训练集合训练好的FPF对ICMNN输出进行相关运算,得到相关面。为了有效减少相似形状带来的误识别错误,将首次检测到的相关峰值点所对应的原图区域通过反馈方式进行增强,再把增强的结果馈入系统,多次迭代后,可有效减少误识别。研究结果表明:该剪影识别系统能较好地应对目标旋转与尺度变化带来的影响,具有较好的应用价值。     

感受野视觉特征整合模型及应用

 采用基本ICA模拟视觉感知机制对自然图像分解得到的图像基函数在空间排列上是混乱的,这与视觉生理机制相互矛盾.模拟视皮层感受野间的信息整合机制,建立了新的计算模型.针对基于内容的图像故障区域检测问题,提出了相应的高效率少样本检测算法. 首先,以列车正常和故障图像序列作为训练数据,利用拓扑ICA方法学习图像基函数,由此得到的独立分量系数作为神经元响应,然后模拟同步振荡机制选择响应强烈的神经元,输出其对应的内容,最后通过自动对比实现图像故障区域的快速定位.实验结果表明,与传统方法相比较,引入视觉信息整合机制的新模型及其算法能够提高故障检测率.     

基于初级视皮层视觉特性的图像质量评价方法

针对现有的图像质量评价方法多从特征提取角度考虑图像的失真,忽视初级视皮层是视觉信息处理和认知推理的前提的问题,受人类视觉系统特性的启发,提出一种基于初级视皮层视觉特性的图像质量评价算法;该方法基于对初级视皮层视觉特性的学习,利用初级视皮层中感受野对视觉感知信息的稀疏编码特性,提取模拟初级视皮层感受野特性的基函数,结合独立成分分析和结构相似度算法构建一种初级视觉相似性测度法,并在LIVE图像数据库中进行实验。结果表明,该模型的预测结果与主观质量评价有很好的一致性,并优于已有的结构相似度算法。     

仿视皮层V1特性的SAR图像边缘检测

合成孔径雷达(SAR)图像的边缘检测是图像处理领域的热门研究课题,针对传统方法对噪声敏感、受内部纹理干扰等严重问题,借鉴人类视觉系统中初级视皮层(V1)神经细胞的感受野特性及该区域带有非经典感受野的细胞对同质区域纹理和噪声的环绕抑制机制,提出一种仿视皮层信息处理机制的SAR图像的边缘检测方法。采用Gabor滤波器经奇偶分解、汇聚、归一化等操作模拟V1区感受野特性,再引入模拟非经典感受野环绕抑制机制的环绕抑制项以对同质区域的纹理和噪声进行抑制,保留感兴趣的边缘信息。仿真结果表明,所提方法能抑制文中4类不同的SAR图像同质区域的大部分纹理,在一定程度上弱化斑点噪声,取得了比canny算子更好的边缘检测效果。提出的新方法可以应用于SAR图像的边缘检测。     

基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成：首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.     

基于视觉感知机制的轮廓检测方法

结合初级视皮层的结构及其功能特性,模拟初级皮层的轮廓感知功能,提出一种有效的基于人类视觉感知机制的轮廓检测算法.首先,利用局部能量建立复杂细胞响应模型;然后,结合初级视皮层细胞排列特性构建图像信息与皮层细胞的映射关系,通过模拟神经元间的水平连接机制,实现对图像轮廓信息的增强和背景信息的抑制,建立了以初级视皮层风车状结构为基础的轮廓感知模型.实验结果表明:所提方法在保持目标轮廓完整性的同时,对背景信息的抑制效果更为有效;可以更加有效地对图像背景纹理进行抑制和对目标轮廓进行增强,在一定程度上达到了轮廓过度检测与欠检测的平衡,检测出的目标轮廓位置也更加精准.     

平面视觉跟踪系统的研究

介绍了一套自主研制的平面视觉跟踪系统的原理和实现．设计了基于目标速度反馈的PID控制算法,将系统的控制空间由非线性空间转换到线性空间来实现,解决了普通图象直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的现象．并通过静态目标锁定实验和动态目标跟踪对比实验,检验了该视觉跟踪系统和速度反馈PID控制算法的性能．实验中系统静态目标锁定过程时间约为0．48s,动态跟踪响应时间约为0．5s．     

图形视觉的机制

视觉系统对物体图形的辨认,称为图形视觉.它产生于视觉系统各级神经元对图形信息的加工处理.在此加工处理过程中,大脑皮层起着最重要的作用.视皮层具有完成这些复杂机能的功能柱系统.本文系作者根据晚近的资料,对图形视觉的神经生理学机制作一简要的综合评述.     

基于视觉显著性的突变运动目标跟踪

针对突变运动下的目标跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的粒子滤波跟踪算法.该算法将基于视觉注意机制的视觉显著图引入粒子滤波框架中,根据视觉显著图的显著性区域,按"胜者为王"和"返回抑制"机制进行目标检测,并以检测结果为全局建议分布进行粒子采样,从而完成全局状态空间的搜索,有效地避免了陷入局部极大值.同时,为增强目标区域在视觉显著图中的显著性,将自底向上和自顶向下的计算模型相结合,根据目标模板对各个特征显著图进行自适应权值计算,并按权值融合产生视觉显著图.实验结果表明,针对不同类型的突变运动跟踪场景,该算法均能表现出较好的鲁棒性.     

初级视皮层机制启发下的特征提取

针对传统计算机视觉方法在纹理细节提取和局部运动感知方面的局限性,借鉴生物视觉系统的强大信息处理机制,提出一种基于三维时空能量模型的初级视皮层(V1)视觉模型。模型首先利用三维Gabor滤波器初步模拟得到简单细胞感受野,接着采用半波整流操作进一步得到简单细胞模型,随后通过能量模型整合简单细胞感受野进行,模拟得到复杂细胞模型。仿真结果表明:所提模型在图像静态纹理特征和简单视频序列运动特征提取上取得了较好的效果。较传统模型而言,模型将计算机视觉与生物视觉有效融合,具有更强的动静态特征表达提取能力,体现了V1细胞强大的信息处理机制,为视觉脑启发计算提供新的思路。     

猫初级视觉皮层17区各功能图相互关系比较

在视觉皮层中存在各种功能图结构例如眼优势图,最优方位图,视觉拓扑图等等,这些功能图同时存在于同一个皮层结构中,那么它们之间的相互关系是怎样的?各功能图之间是否存在相互影响?本实验运用光学成像的方法发现在猫的初级视觉皮层17区中,眼优势功能图和最优方位图与视觉拓扑图一致,均呈现出各向同性.通过定量分析,我们同时发现眼优势图和最优方位图在变化梯度上存在很强的负相关关系,在高梯度区域功能图之间正交的比例明显增强.这些结果表明在猫的初级视觉皮层17区中,功能图之间具有精确的空间关系.这一关系与已发表的其它种属的实验结果类似,具有普遍意义.