《基於多模態腦信號構建神經反饋調節對象的研究》是依託北京師範大學，由趙小傑擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於多模態腦信號構建神經反饋調節對象的研究
- 依託單位：北京師範大學
- 項目負責人：趙小傑
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
神經反饋通過反饋大腦活動信息使人們能夠學會對大腦活動的自我調節，是一種無創、低副作用的認知功能訓練方式。然而，神經反饋在改善認知功能中的套用研究剛剛起步，一些關鍵的科學技術問題亟待解決。其中，合理有效的調節對象（反饋信息）是套用神經反饋技術訓練改善認知功能的首要前提。本項目針對調節對象的構建、評估與套用這一關鍵問題，藉助功能磁共振成像（fMRI）信號揭示反饋訓練神經基礎的優勢，通過腦電（EEG）信號與fMRI信號的融合分析，研究能夠從fMRI反饋遷移的EEG調節對象（遷移特徵），將EEG遷移特徵套用在工作記憶能力的改善，為促進神經反饋的套用轉化提供科學依據。本項目的實施將對神經反饋的臨床轉化奠定基礎，因此具有重要的科學意義與套用價值。
結題摘要
神經反饋通過實時反饋大腦活動信息使得人們能夠通過訓練實現對大腦活動的自主調節，從而達到提高認知能力、改善認知障礙的目的。本項目基於多模態腦信號構建神經反饋調節對象，深入研究fMRI、EEG反饋調節對象的有效構建與評估，特別是針對fMRI神經反饋的局限性，藉助多模態腦信號的聯合建模，構建可遷移的EEG調節對象，通過科學的評估與套用，推進不同模態神經反饋調節對象在工作記憶以及情緒認知功能改善中的套用，同時從更深層次揭示高級認知功能的神經機制。取得主要成果如下：1、完成了一套fMRI解碼神經反饋平台，包括硬體系統的搭建和軟體平台的開發，獲國家發明專利授權2項，軟體著作權1項；2、對fMRI反饋調節對象的構建算法進行了改進與套用，提出了時空約束獨立成分分析算法、稀疏快速獨立成分分析算法、以及基於稀疏表征的快速特徵提取方法，用於構建腦功能連線反饋信息和腦狀態解碼反饋信息；3、對多模態調節對象遷移的計算方法進行了改進與套用，構建了fMRI到EEG的遷移特徵；4、針對認知功能改善，設計並完成了基於fMRI或EEG神經反饋訓練改善工作記憶的實驗設計與數據分析，在此基礎上完成了基於fMRI以及EEG神經反饋訓練改善情緒感知的套用實驗。上述研究成果推動了腦神經反饋技術的發展，促進了腦神經反饋的套用轉化。
