發(fā)布時間：2025-06-24 00:21

　　 目的通過獨立成分分析(ICA)方法研究大腦對正、負性情緒的響應機制。方法用組獨立成分分析方法、聚類及可視化的可靠性評估方法來評估和選擇相應的獨立成分研究響應機制。結果算法處理后的成分數(shù)據(jù)對積極和消極情緒的刺激形成特定處理通路。結論積極情緒下的高級腦區(qū)呈現(xiàn)活躍狀態(tài),且左側額中回與海馬旁回通路的聯(lián)結性明顯上升;消極情緒刺激的激活通路:皮層-丘腦枕核-杏仁核,且右扣帶回區(qū)域與左側楔前葉間的聯(lián)結性下降明顯。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1ICA應用于fMＲI數(shù)據(jù)處理框架

號源個數(shù)為N個，其中第i個源信號定義為Si(v)。其中i為像素位置，k為采樣數(shù)目。這個過程可被視為信號u(v)與混疊矩陣B的乘積。由此得出的信號y(i)，就是本文所要利用ICA方法處理的對象。對于采集的fMＲI圖像數(shù)據(jù)，首先要對其進行預處理包括層間矯正、頭動修正、圖像配準、歸一化....

圖2組ICA應用于fMＲI數(shù)據(jù)處理框架

^S－1(j)。所得到的獨立成分即是對于源信號的估計，數(shù)據(jù)結果包括了空間激活圖和相應的時間進程序列。圖1ICA應用于fMＲI數(shù)據(jù)處理框架Fig．1DataprocessingframeworkofICAappliedtofMＲI但是，如果將處理所得的數(shù)據(jù)具有“大數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計學意義....

圖3正性情緒獨立成分的類二維空間分布圖

見圖片為“負性”表情，則要求該名實驗對象點擊右側固定按鍵。所有實驗用圖片數(shù)量均為15，整個實驗過程中圖片均維持隨機出現(xiàn)狀態(tài)，每幅圖片出現(xiàn)持續(xù)時間為2s，每隔2s時間出現(xiàn)下一幅圖片。整個磁共振掃描參數(shù)的基本設置如表1所示。表1磁共振掃描參數(shù)設置表Tab．1Magneticreson....

圖4負性情緒獨立成分的類二維空間分布圖

本文編號：4052218