目的通過獨(dú)立成分分析(ICA)方法研究大腦對(duì)正、負(fù)性情緒的響應(yīng)機(jī)制。方法用組獨(dú)立成分分析方法、聚類及可視化的可靠性評(píng)估方法來評(píng)估和選擇相應(yīng)的獨(dú)立成分研究響應(yīng)機(jī)制。結(jié)果算法處理后的成分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)積極和消極情緒的刺激形成特定處理通路。結(jié)論積極情緒下的高級(jí)腦區(qū)呈現(xiàn)活躍狀態(tài),且左側(cè)額中回與海馬旁回通路的聯(lián)結(jié)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(cè)楔前葉間的聯(lián)結(jié)性下降明顯。

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【部分圖文】：

圖1ICA應(yīng)用于fMＲI數(shù)據(jù)處理框架

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

圖2組ICA應(yīng)用于fMＲI數(shù)據(jù)處理框架

^S－1(j)。所得到的獨(dú)立成分即是對(duì)于源信號(hào)的估計(jì)，數(shù)據(jù)結(jié)果包括了空間激活圖和相應(yīng)的時(shí)間進(jìn)程序列。圖1ICA應(yīng)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(jì)學(xué)意義....

圖3正性情緒獨(dú)立成分的類二維空間分布圖

見圖片為“負(fù)性”表情，則要求該名實(shí)驗(yàn)對(duì)象點(diǎn)擊右側(cè)固定按鍵。所有實(shí)驗(yàn)用圖片數(shù)量均為15，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中圖片均維持隨機(jī)出現(xiàn)狀態(tài)，每幅圖片出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間為2s，每隔2s時(shí)間出現(xiàn)下一幅圖片。整個(gè)磁共振掃描參數(shù)的基本設(shè)置如表1所示。表1磁共振掃描參數(shù)設(shè)置表Tab．1Magneticreson....

圖4負(fù)性情緒獨(dú)立成分的類二維空間分布圖

本文編號(hào)：4052218