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.     

基于面孔加工异常的孤独症儿童识别

眼动追踪技术在孤独症谱系障碍的早期诊断中具有潜在的应用价值.为研究孤独症儿童对不同面孔加工的特点,应用机器学习算法对其进行自动识别,本研究选取3～6岁孤独症儿童40名和性别、年龄相匹配的正常儿童41名观看异国陌生面孔、本国陌生面孔和本国熟悉面孔,根据两组儿童眼动坐标数据,使用机器学习算法进行自动划分兴趣区、特征选择和分类,来判断不同面孔的扫描模式是否可以用于识别孤独症儿童,并从准确率、特异性、敏感性和可靠性4个方面对分类模型进行评估.结果显示,基于不同面孔扫描模式的机器学习算法可以提取足够的信息来区分孤独症和正常儿童,最大分类准确率为90.28%,对应AUC(area under the ROC curve)为0.9317.因此,眼动追踪技术结合机器学习能够为临床诊断提供辅助的评价指标.     

La/S共掺杂对锐钛矿相TiO2电子结构的影响

采用基于密度泛函理论的第一性原理对La/S共掺杂前后锐钛矿相TiO2的晶格参数、电荷布居以及电子结构进行了计算.结果表明：La/S共掺杂导致TiO2晶格膨胀并减小了锐钛矿相TiO2的禁带宽度,同时在TiO2禁带之内引入了局域态的杂质能级,这些杂质能级可以充当电子从价带到导带跃迁的＂桥梁＂以减小激发光子的能量从而提高太阳光的利用率.为实验上合成的La/S共掺杂TiO2可见光催化剂提供了一定的理论基础.     

La/S共掺杂对锐钛矿相TiO2电子结构的影响

采用基于密度泛函理论的第一性原理对La/S共掺杂前后锐钛矿相TiO2的晶格参数、电荷布居以及电子结构进行了计算.结果表明:La/S共掺杂导致TiO2晶格膨胀并减小了锐钛矿相TiO2的禁带宽度,同时在TiO2禁带之内引入了局域态的杂质能级,这些杂质能级可以充当电子从价带到导带跃迁的"桥梁"以减小激发光子的能量从而提高太阳光的利用率.为实验上合成的La/S共掺杂TiO2可见光催化剂提供了一定的理论基础.     

基于奇异谱分析方法的孤独症儿童脑电信号特征提取及分类

孤独症谱系障碍是一种复杂的神经发育障碍,其早期发现和精确诊断非常重要.脑电图由于其具有较高的时间分辨率,是一种常用的神经成像技术.本文提出奇异谱分析方法对脑电信号进行伪迹去除和节律提取,通过从正常儿童和孤独症儿童脑电信号中提取统一α节律AFu,求其能量并使用支持向量机方法进行分类比较结果;进一步,使用加权重心点探究个体化α峰值频率PFA及节律AFi,使用SSA方法提取AFi后重复上述进行分类比较.结果显示,未经SSA处理的脑电数据提取AFu相对能量作为特征,分类准确度为81.36%,而使用SSA预处理后,分类准确度提升至89.83%,验证了SSA方法伪迹去除的有效性;使用个体化α节律AFi相对能量作为特征,SVM分类准确率降低至81.36%,而将个体化α节律AFi相对能量和α峰值频率PAF作为共同特征可得到94.92%的分类准确率.此结果揭示孤独症儿童脑电节律异常体现为两个方面:频段分布和功率调制,即孤独症儿童α节律出现了低频偏移及相对能量的降低.本研究从方法验证及病理揭示的角度为孤独症儿童的辅助诊断提供了有力的技术手段和科学依据.     

孤独症儿童脑电与眼动追踪研究

孤独症谱系障碍(ASD)是一种复杂脑发育障碍,儿童时期是孤独症问题行为诊断和干预的关键时间窗.本研究基于脑电和眼动追踪来探索孤独症儿童和正常儿童的发展规律.实验1为脑电发展研究,共招募351名年龄范围为3~9岁的儿童(孤独症组:80名,健康对照组:271名),记录静息态脑电,通过Pwelch方法对儿童脑电进行相对功率谱分析,并建立线性模型探索年龄和诊断组别主效应.结果发现,随着年龄的增长,孤独症儿童慢波波段相对功率谱的发展趋势和正常组具有相似的下降趋势,但是在alpha波段,孤独症儿童的发展趋势与正常儿童存在着显著偏差.实验2为眼动注视模式研究,共招募了293儿童(孤独症组:104名,健康对照组:189名),以一岁作为间隔对孤独症儿童兴趣区域注视时间统计分析,发现孤独症儿童注视共同注意缺失,而更多注意视频材料中的背景和身体部分.经研究表明,脑电神经振荡活动和眼动注意特征可用于儿童发展的客观发育评价,并能揭示脑电特征和注视行为模式随年龄变化的规律,有助于孤独症儿童的早期识别.