基于复杂网络的ADHD患者脑功能连接分析     

杨吉才 《科教文汇》2014,(4):110-111

基于复杂网络理论,对ADHD患者进行功能连接分析对研究ADHD病理具有重要意义。这一过程中,阈值的选择是至关重要的。本文研究了不同阈值下ADHD患者大脑拓扑特性和健康人的差别,并以K均值聚类分析结果为依据找出比较合适的阈值,为阈值选择提供依据。  相似文献   

脑成像技术在心理学中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

韩玉昌  于泽 《辽宁师范大学学报(社会科学版)》2006,29(5):59-62

介绍了ERP、MEG、PET、fMRI等几种脑成像技术,对脑功能成像技术的应用进行了回顾,分析了脑成像技术在心理学研究中的优势与局限性,并展望了今后的发展趋势。  相似文献   

Parent attitudes on the importance and success of integrated self‐contained services for students who are gifted,learning disabled,and gifted/learning disabled     

Earl S. Hishinuma  Stephanie T. Nishimura 《Roeper Review》2013,35(4):241-250

  相似文献   

基于fMRI和DTI小波融合信号的抑郁症识别(英文)     

赵竟  罗国平  姚志剑  卢青 《东南大学学报》2012,(1):25-28

功能核磁共振和弥散张量这2种成像方式能够反应人类大脑不同方面的信息,采用小波变换的方法来对这2种医学图像进行融合可以有效改善抑郁症的识别准确率.首先,利用多尺度小波分解方法把每种类型的图像都转换到频域,以得到各频率的成分参数.其次,对于每个被试,将2种图像的分解参数根据频率各自相加,并且通过小波逆变换重建出融合图像.然后,使用主成分分析方法对融合的数据进行降维并得到图像特征.基于融合后图像的特征,采用留一检验方法最终得到了80.95%的抑郁症识别率.可以看出,该小波融合方法能够对当前抑郁症的诊断识别进行有效的改进.  相似文献   

一种对fMRI数据分类的加权随机SVM集群算法     

王志刚  胥茜  毕夏安 《教育技术导刊》2019,18(9):93-96

如何从小样本、高维度特性的功能磁共振成像（fMRI）数据中识别出内在的脑区活动模式,对理解人脑意义重大。随着模式识别技术和机器学习算法的发展,fMRI的分类研究也引起了人们的重视。提出一种对fMRI数据分类的加权随机SVM集群（WRSVMC）算法。该算法分为两步,首先通过随机选择样本和特征建立多个SVM,以构建集成分类器;然后在投票过程中,对每个SVM赋权重,以优化模型的集成性能。结合fMRI数据和图论特征,采用WRSVMC算法对轻度认知障碍（MCI）患者数据展开分类研究。结果表明,准确率最高可达87.67%。该方法能帮助医师对MCI患者进行辅助诊断。  相似文献   

Neuroimaging of cognitive load in instructional multimedia     

Robert R. Whelan 《Educational Research Review》2007,2(1):1-12

This paper reviews research literature on cognitive load measurement in learning and neuroimaging, and describes a mapping between the main elements of cognitive load theory and findings in functional neuroanatomy. It is argued that these findings may lead to the improved measurement of cognitive load using neuroimaging. The paper describes how current measures of cognitive load cannot accurately show the distinction between different types of cognitive load in different learning conditions, and existing approaches to cognitive load assessment are limited in terms of their precision and methodology. A literature review discusses the conceptual framework of Sweller's [Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and Instruction 4, 295-312; Sweller, J. (1999). Instructional design in technical areas. Camberwell, Australia: ACER Press] cognitive load theory, and describes various approaches to load measurement and their limitations. The paper then describes how the core components of cognitive load - intrinsic, extraneous, and germane load - may be observable using neuroimaging techniques, and argues for the exploration of new links between education research and neuroscience.  相似文献   

基于ICA的运动成瘾者默认网络研究     

庄杰  丁庆国  梁沛  李琴  黄丽娜  汤晓燕 《常熟理工学院学报》2020,(2):49-53

为了探究运动成瘾者的静息态脑功能状态,常熟市第二人民医院收集了26例运动成瘾者(运动成瘾组)和21例非运动成瘾者(正常对照组)的功能磁共振成像数据,采用独立成分分析(ICA)方法对预处理后的数据进行处理,针对所提取的默认网络中额叶、顶叶、枕叶和颞叶4个脑区,分析其中体素的分布情况,通过对比运动成瘾组和正常对照组的数据结果,探讨运动成瘾者默认网络的特点.结果发现:相比正常对照组,运动成瘾组的默认网络具有一定的异常,运动成瘾对于人脑具有一定的积极影响和消极影响.  相似文献   

基于磁共振成像技术的运动员大脑可塑性研究:发展态势与热点分析     

魏高峡  宋秀芳  黄涛  李春晓  王玮  王妍  李佑发 《武汉体育学院学报》2020,54(7):63-70

以Web of Science（1990-2020）数据库中运动员大脑磁共振成像研究论文作为研究对象,使用文献计量学及科学知识图谱对相关数据进行分析、梳理和呈现。结果表明：研究热点、技术手段和主题随着时间出现了一定的演化,以运动专家知识系统作为研究主题的热点仍然延续,但多侧重于对动作预期、动作控制的研究选题;近几年近红外脑成像技术开始出现,与磁共振成像技术相结合,研究者针对某个主题采用了多个手段进行探讨;磁共振成像领域中新的扫描序列和新的影像学数据算法已经受到领域内研究者的广泛关注,从任务态过渡到对运动员进行静息态的大脑功能研究,对局部脑区的关注转移到对关键大脑网络进行探讨等。这些研究主题将会给运动认知神经科学的发展带来新的机遇和前景。  相似文献   

短时中等强度有氧运动改善儿童执行功能的磁共振成像研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

陈爱国  殷恒婵  王君  李鑫楠  宋争 《体育科学》2011,31(10)

目的:探讨短时中等强度有氧运动对儿童执行功能脑激活模式的影响,从脑系统的角度揭示短时中等强度有氧运动影响儿童执行功能的脑机制.方法:选择10岁儿童为研究对象,使用Flanker任务评价执行功能,综合利用体育测量技术、心理测量技术和功能磁共振成像技术检测一次30 min的短时中等强度有氧运动前、后儿童执行功能及其脑激活模式的特征性变化.结果:1)短时中等强度有氧运动对儿童执行功能产生积极的改善效应;2)短时中等强度有氧运动能使儿童执行功能脑激活模式发生变化,具体表现为儿童执行功能脑激活模式中的双侧额上回、双侧额中回、双侧顶上小叶和左侧顶下小叶激活程度增加,左侧前扣带回激活减弱.结论:一次30 min的短时中等强度有氧运动能改善儿童的执行功能,其脑机制是短时中等强度有氧运动诱发儿童执行功能脑激活模式的变化.  相似文献   

Individual differences in working memory, nonverbal IQ, and mathematics achievement and brain mechanisms associated with symbolic and nonsymbolic number processing     

Margaret M. Gullick  Lisa A. Sprute  Elise Temple 《Learning and individual differences》2011,21(6):644-654

Individual differences in mathematics performance may stem from domain-general factors like working memory and intelligence. Parietal and frontal brain areas have been implicated in number processing, but the influence of such cognitive factors on brain activity during mathematics processing is not known. The relationship between brain mechanisms during symbolic and nonsymbolic number comparison and individual differences in working memory, nonverbal IQ, and mathematics achievement were investigated to determine possible associations with behavior and brain function. A number of brain areas showed correlations with working memory and number processing. For symbolic digits, working memory showed a positive relationship with brain activity in a network of bilateral parietal, temporal, and right frontal regions. For nonsymbolic dot arrays, working memory showed a negative relationship with several parietal and frontal brain areas. This relationship indicates differences between behavioral and brain function measures and points to the importance of working memory and basic number processing.  相似文献