基于大尺度脑网络分析方法的脑可塑性研究

基于大尺度脑网络分析方法的脑可塑性研究

论文摘要

脑可塑性是指大脑在外界环境和经验的作用下不断塑造自身的结构与功能从而适应环境需要的能力。在个体发展的整个过程中大脑都具有一定的可塑性。在刚出生时,婴儿大脑便拥有约两千万亿个神经元,但是此时的神经元之间的联结是相对冗余的、杂乱的。随着年龄的增长,在学习、训练以及多种经验等因素下,大脑神经元之间的联结开始逐渐精简和修饰。经常使用的联结得到强化并保留下来,逐渐形成适应外界环境的神经网络。因此,从神经元联结的角度上来说,学习是形成新联结的过程,而练习则是巩固已有联结的过程。以往的神经可塑性研究多从分子、突触水平到皮层功能区域水平的角度来研究,已取得了一定进展。虽然单个神经元或功能脑区都有自身不可忽略的作用,但是这些神经元或脑区构成的网络以及网络中不同部分之间的相互协调和相互作用才是个体表现出综合行为的根本原因。因此,从脑连接网络的角度考察个体发展、学习与训练引起的神经可塑性具有十分重要的理论和应用意义。本文主要以脑功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)为载体,以大尺度脑功能连接网络分析方法为手段,辅以形态学分析,以及功能-功能(静息态-任务态)、功能-结构(静息态-结构像)的多模态融合,着重介绍和研究脑功能连接网络分析方法在神经可塑性研究中的应用。其中主要包括两部分的研究:第一部分,高级认知专长的学习与训练引起的脑功能连接网络的可塑性变化。该部分主要以中国象棋大师为实验对象,以多模态脑网络分析方法为主线,探测学习与训练对特定的高级认知网络以及全脑大尺度网络的影响。首先,研究中国象棋大师在执行与专业领域相关的高级认知任务时激活的四个认知网络(中央执行网络、背侧注意网络、突显性信息加工网络以及默认网络)与新手的差异,并基于任务激活图谱选取种子点,比较象棋大师与新手这四个网络的静息态功能连接差异。结果表明两组间任务态与静息态网络的差异都集中体现在默认网络上。其次,针对象棋大师默认网络功能连接变化特征,我们融合了基于静息态功能磁共振成像的功能连接分析方法和基于结构磁共振成像的形态学测量方法,发现象棋大师纹状体的结构改变以及由此引起的纹状体-默认网络功能回路改变。第三,针对象棋大师的全局行为特征,我们在全脑大尺度网络层面上,利用功能连接网络分析以及图论方法,探测高级认知专长的学习与训练对全脑功能网络拓扑属性的影响。我们发现象棋大师的全脑功能连接网络具有更高的网络聚类系数和“小世界”属性,表明长期高强度的高级认知训练增强了全脑网络的功能整合,提高了信息交换效率。最后,利用功能连接密度分析方法来定量刻画大脑内部的短程和长程功能连接密度,寻找长期高强度专业象棋训练引起的更为精细的脑网络功能连接密度变化,拓展我们对大尺度脑功能连接网络可塑性的理解。第二部分,大脑自然发育过程中与学习记忆相关的高级认知脑功能连接网络的可塑性变化。该部分主要集中在学习与记忆最关键的脑区——内侧颞叶系统的功能网络组织模式以及该网络由大脑发育引起的可塑性改变。首先,利用基于静息态功能磁共振的大尺度功能连接分析方法全面研究内侧颞叶系统中7个子区域各自的功能连接回路以及这些回路对长时记忆的贡献作用,从而更好地理解学习与记忆的神经机制。其次,选取24名7-9岁的正常发育儿童、19名13-17岁正常发育的青少年以及24名18-22岁的年轻人作为研究对象,利用静息态功能连接分析方法,探测儿童与成年人的内侧颞叶系统功能连接回路的异同,从而揭示内侧颞叶系统功能回路在正常发展过程中产生的可塑性变化。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 大脑神经可塑性研究
  • 1.1.1 学习与训练引起的神经可塑性
  • 1.1.2 大脑发展过程中的神经可塑性
  • 1.2 磁共振成像概述
  • 1.2.1 血氧水平依赖的功能磁共振成像
  • 1.2.2 静息态功能磁共振成像
  • 1.3 大尺度脑功能网络分析方法概述
  • 1.3.1 静息态功能连接的分析方法
  • 1.3.2 静息态功能连接网络
  • 1.3.3 全脑功能连接网络与“小世界”属性
  • 1.4 脑功能连接方法在神经可塑性中的应用
  • 1.5 论文的选题和研究内容
  • 第二章 认知专长训练的大尺度认知脑网络可塑性研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 材料与方法
  • 2.2.1 研究对象
  • 2.2.2 刺激材料
  • 2.2.3 实验流程
  • 2.2.4 影像数据采集和数据预处理
  • 2.2.5 基于广义线性模型的任务态数据分析
  • 2.2.6 静息态功能连接脑网络分析
  • 2.3 结果
  • 2.3.1 行为结果
  • 2.3.2 脑功能成像结果
  • 2.4 讨论
  • 2.4.1 认知网络活动在认知任务中的调制作用
  • 2.4.2 认知专长对任务中默认网络负激活的影响
  • 2.4.3 认知学习与训练引起默认网络自发活动的可塑性改变
  • 2.4.4 任务正相关网络不受认知专长训练的影响
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 认知专长训练的脑形态学与功能连接可塑性研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 材料与方法
  • 3.2.1 研究对象
  • 3.2.2 结构与功能影像数据采集
  • 3.2.3 优化的基于体素的形态学测量
  • 3.2.4 静息态功能连接分析
  • 3.3 结果
  • 3.3.1 认知专长训练引起尾状核灰质体积减少
  • 3.3.2 认知专长训练引起尾状核 -默认网络功能连接增强
  • 3.4 讨论
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 认知专长训练的全脑大尺度功能连接网络可塑性研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 材料与方法
  • 4.2.1 研究对象
  • 4.2.2 功能影像数据采集
  • 4.2.3 功能连接网络的构建
  • 4.2.4 网络图论分析
  • 4.3 结果
  • 4.3.1 全脑功能网络连接强度的组间比较
  • 4.3.2 全脑功能网络拓扑性质的组间比较
  • 4.4 讨论
  • 4.4.1 认知专长训练引起全脑功能网络增强
  • 4.4.2 认知专长训练引起功能网络“小世界”属性增强
  • 4.4.3 本章小结
  • 第五章 认知专长训练的脑功能连接密度可塑性研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 材料与方法
  • 5.2.1 研究对象
  • 5.2.2 功能影像数据采集
  • 5.2.3 数据预处理
  • 5.2.4 功能连接密度分析
  • 5.2.5 统计分析
  • 5.3 结果
  • 5.3.1 短程与长程功能连接密度分布
  • 5.3.2 短程与长程功能连接密度图的组间比较
  • 5.4 讨论
  • 5.4.1 短程功能连接密度的组间差异
  • 5.4.2 长程功能连接密度的组间差异
  • 5.4.3 本章小结
  • 第六章 基于大尺度功能连接分析的内侧颞叶记忆系统研究
  • 6.1 引言
  • 6.2 材料与方法
  • 6.2.1 研究对象
  • 6.2.2 功能影像数据采集及预处理
  • 6.2.3 静息态功能连接分析
  • 6.3 结果
  • 6.3.1 海马与海马旁回不同的功能连接网络
  • 6.3.2 海马纵轴亚区的功能连接回路
  • 6.3.3 海马旁回纵轴亚区的功能连接回路
  • 6.4 讨论
  • 6.4.1 海马与海马旁回不同的功能连接回路
  • 6.4.2 海马纵轴方向上的功能连接组织模式
  • 6.4.3 海马旁回纵轴方向上的功能连接组织模式
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 脑发育的内侧颞叶记忆网络可塑性研究
  • 7.1 引言
  • 7.2 材料与方法
  • 7.2.1 研究对象
  • 7.2.2 功能影像数据采集及预处理
  • 7.2.3 静息态功能连接分析
  • 7.3 结果
  • 7.3.1 海马前部功能连接的组间比较
  • 7.3.2 海马后部功能连接的组间比较
  • 7.3.3 发育过程中海马的功能分离与整合
  • 7.4 讨论
  • 7.5 本章小结
  • 第八章 总结与展望
  • 8.1 本文总结
  • 8.2 工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间的研究成果
  • 附录 中英文缩略表
  • 相关论文文献

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