基于实时fMRI神经反馈的情绪调节技术研究

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基于实时功能磁共振成像的神经反馈(real-time functional Magnetic Resonance Imaging neurofeedback,rtfMRI-nf)技术在大脑的自主神经调节上体现出独特优势,对于大脑认知功能的改善和提高具有重要的研究和应用价值。面对当今社会的生活、工作等压力,许多人会产生情绪调节障碍,研究如何利用rtfMRI-nf技术增强人们的情绪调节能力受到了广泛关注。情绪是一种典型的高级认知功能,它的产生与调节需要多个脑区协同作用,但是目前大部分rtfMRI-nf研究集中在单个脑区活动强度的反馈和调节。因此,基于对情绪相关多脑区或脑网络的分析,研究如何利用多个脑区的信息进行rtfMRI-nf训练并对训练效果进行评估,具有重要的理论和临床应用价值。本文以情绪调节为研究对象,结合神经科学领域和生物医学领域基本研究结论,针对fMRI的情绪状态分析方法、基于多体素模式分析的rtfMRI-nf情绪调节方法和rtfMRI-nf训练效果影像评估方法问题开展研究并进行分析和讨论。主要工作包括:1.结合神经科学和解剖医学关于大脑情绪认知功能的研究成果,研究了大脑情绪状态分析方法。通过设计实现大脑情绪状态分析实验,综合比较分析了单变量和多变量分析方法提取情绪相关体素的差异。实验结果表明,基于多体素模式分析的递归特征消除方法提取的体素具有更高的情绪状态识别准确率。采用该方法分别在与情绪相关的脑区上进行分类,分析结果表明多脑区分析方法能够更准确地识别情绪状态,验证了情绪的多脑区分析能够提供更加准确有效的信息,为基于多脑区分析的rtfMRI-nf提供了有利基础。2.针对基于单脑区激活水平的反馈信息难以全面地反映大脑真实状态的问题,本文提出了一种基于多体素模式分析的rtfMRI-nf情绪调节方法。该方法建立了一种多脑区神经反馈模型,反映分布在不同脑区的体素激活模式变化,实时识别被试的情绪状态,并反馈给他作为自我调节依据。实验结果表明,通过该方法训练后,被试情绪调节网络的活动得到加强,增加了正性和负性情绪状态的可分性,能够增强被试的情绪调节能力。上述实验结果表明,本文提出的方法利用了多脑区信息,对大脑情绪模式的变化更加敏感,能更有效地反映大脑的情绪认知工作机制。3.从静息态功能连接(resting-state Functional Connectivity,rsFC)的“局部”特性出发,提出利用情绪调节关键脑区杏仁核的rsFC作为生物影像标记评估训练效果。目前rtfMRI-nf训练效果主要通过任务态下大脑的活动和行为学量表进行评价。rsFC分析是一种有效而且敏感的方法,能够反映大脑赖以工作的复杂的神经回路,广泛用于临床疾病的诊断和疗效的评估,对神经反馈训练效果的评估具有重要价值。本文通过相关分析获得训练前后杏仁核功能连接网络,并分析它们之间的差异。实验结果表明,rtfMRI-nf训练能够增强杏仁核与前额叶等情绪调节相关脑区的功能连接,与药物治疗对杏仁核rsFC的影响基本一致,验证了本文提出方法的有效性,为神经反馈训练提供新的评价方法。4.从rsFC的“全局”特性出发,提出利用静息态三个核心固有网络(默认网络、中央执行网络、突显网络)作为生物影像标记评估训练效果。脑网络是大脑进行信息处理和认知表达的生理基础,脑网络的变化对于反映情绪功能的变化更为直接和有效,因此对神经反馈训练效果的评估具有重要价值。本文通过独立成分分析识别训练前后的三个核心固有网络,并分析它们之间的差异。实验结果表明,rtfMRI-nf训练能够调节核心网络的功能连接,且调节效果能够改善情绪调节障碍导致的异常,验证了本文提出方法的有效性,为神经反馈训练提供新的评价方法。
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