过度使用互联网对脑电时频特性的影响研究

应用小波变换以及非负矩阵分解的方法研究了过度使用互联网对脑电时频特性的影响．采用经典的oddball刺激实验，分别采集过度使用互联网者与正常受试者在新奇刺激出现时的事件相关电位（Event—related potentials，ERP），并利用小波变换以及事件相关谱扰动提取ERP的gamma节律时频信息，然后对其ANOVA统计计算的F检验结果进行两分量的非负矩阵分解．结果发现，过度使用互联网导致ERP的P300波幅降低（p〈0．05），潜伏期延长（p〈0．05），另外对于gamma节律的影响主要发生在刺激后300ms，频率范围在4050Hz内，主要集中在大脑的中央顶部．此结果说明过度使用互联网对大脑进行信息的整合和编码造成了影响．     

过度使用互联网对脑电时频特性的影响研究

应用小波变换以及非负矩阵分解的方法研究了过度使用互联网对脑电时频特性的影响.采用经典的oddball刺激实验,分别采集过度使用互联网者与正常受试者在新奇刺激出现时的事件相关电位(Event-relatecl potentials,ERP),并利用小波变换以及事件相关谱扰动提取ERP的gamma节律时频信息,然后对其ANOVA统计计算的F检验结果进行两分量的非负矩阵分解.结果发现,过度使用互联网导致ERP的P300波幅降低(p<0.05),潜伏期延长(p<0.05),另外对于gamma节律的影响主要发生在刺激后300 ms,频率范围在40-50 Hz内,主要集中在大脑的中央顶部.此结果说明过度使用互联网对大脑进行信息的整合和编码造成了影响.     

白质纤维重建过程中像素内交叉问题解决方法

由部分体积效应引起的像素内交叉现象一直是利用扩散张量图像（DT-MRI）数据重建脑内白质纤维过程中的一个主要问题，而区分交叉区域和非交叉区域是解决这一问题的难点和关键．为此，提出了一种新的方法试图定义“交又像素”和“非交叉像素”，并设计了一种改进的优化算法来恢复交叉像素内的多纤维取向信息，从而使纤维跟踪过程在交叉区域和非交叉区域分别采取各自最优的方向依据．模拟数据和真实扩散张量图像数据跟踪实验显示，该方法首先判断了交叉区域，然后纤维沿恢复后的方向通过了交叉区域，从而解决了白质纤维重建过程中的像素内纤维交叉问题，提高了跟踪精度，并减少了计算量．     

使用扩散张量成像数据重建脑白质纤维的新算法

由磁共振扩散张量成像（DT-MRI）可以获得扩散的方向性信息，利用这些信息可以无创地重建人脑的白质纤维，而且这也是目前在活体上重建脑白质纤维的唯一方法．然而由于磁共振成像设备与成像技术的限制，纤维重建过程中会遇到许多困难，例如：DT-MRI的数据是离散的，而所要重建的纤维是连续的；而且由相对较低的MRI空间分辨率所引起的部分容积效应会影响DT—MRI的数据质量．针对这些问题，提出了一种加权跟踪算法．该算法结合经典物理理论，利用纤维跟踪过程中待定方向点周围相关体元的主向量与分量各向异性（FA）值来计算纤维跟踪线的前进方向．实验表明，该算法能够相对较好地解决重建过程中所存在的困难．从重建的效果看，该方法能够很好地反映脑白质纤维的分布情况．     

睡眠脑电信号的多重分形去势波动分析

睡眠过程中的脑电信号时间序列具有复杂的波动性特点,为了研究不同睡眠时期脑电信号的分形特征,运用多重分形去势波动分析的方法对5例受试者的整夜睡眠脑电信号进行了分析．计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程．不同的睡眠时期广义赫斯特指数不同,随时间尺度的增加而增大,变化趋势一致．醒期的脑电信号广义赫斯特指数最大,REM期介于睡眠一期和二期之间,其他各期随睡眠的加深逐渐增大．为睡眠脑电信号动力学机理的进一步研究提供了坚实的实证基础．     

基于小波熵的网络成瘾脑电复杂性分析

通过考察青少年网络成瘾患者的脑电复杂性参数即小波熵及其脑电信息图,分析网络成瘾患者与正常人的差异,试图揭示网络成瘾对患者大脑产生的影响,并为网络成瘾综合症的诊断提供依据．分别采集9名网络成瘾者（实验组）和9名正常受试者（对照组）在上网前后的自发脑电,然后对其进行小波熵及其脑电信息图分析．结果发现网络成瘾患者上网前的自发脑电的小波熵值明显低于正常组上网前的自发脑电小波熵值（P〈0．05）,但上网40min后,其脑电小波熵值明显升高（P〈0．05）,此时与正常组无显著性差异;而正常组受试者上网前后的脑电小波熵值没有显著性的差异（P〉0．05）．此结果证实了网络成瘾患者在上网前,其脑电复杂性较低,大脑活动水平较低,而通过网络可以唤起其大脑的活动,因此小波熵值可以作为网络成瘾综合症诊断的客观指标之一．     

听觉前刺激对后刺激诱发电位的影响

当给受试者施加一对有时间间隔的听觉刺激信号时, 前刺激对后刺激产生的诱发电位会造成影响. 通过比较两刺激产生的诱发电位的波形变化以及后刺激诱发电位幅值响应曲线和诱发电位能量响应曲线研究了这种影响作用. 研究结果显示, 前刺激对后刺激诱发电位有抑制作用, 抑制作用则随着刺激间时间间隔(ISI)缩短而逐渐增强, 当ISI小于150 ms时, 前刺激完全抑制了后刺激诱发电位的产生. 这种抑制作用揭示了大脑神经的不应期效应, 提示大脑连续接受外界刺激的反应能力是有一定阈值的.