《客體識別腦網路研究》是依託北京師範大學，由甄宗雷擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：客體識別腦網路研究
- 依託單位：北京師範大學
- 項目負責人：甄宗雷
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
已有客體識別腦機制研究大多集中於腦區功能特異性，而對大腦中多個客體識別腦區構成的腦網路研究較少。本項目將對全腦客體識別腦區構成的結構和功能網路進行系統研究。首先，我們將採用任務fMRI定位全腦參與客體識別的腦功能區，並基於DTI、靜息和任務fMRI分別構建這些腦區間的結構、靜息和任務功能連線，建立客體識別腦連線網路圖譜，對客體識別腦網路進行全面描述。進而，採用基於圖論的腦複雜網路分析方法，對客體識別腦網路進行研究，揭示客體識別腦網路的結構和功能組織。另外，本項目還將考察客體識別網路的個體差異，建立腦網路對客體識別能力的預測模型，揭示客體識別腦網路的行為學意義。
結題摘要
客體識別需要多個腦功能區間的協作來完成，但我們對這些腦區間的功能互動，甚至解剖連線都所知甚少。為此，本項目採用多模態磁共振成像對客體識別腦功能區組成的功能和結構網路進行了全面研究。一、採用任務功能磁共振成像，我們在個體被試上系統定位了各類客體選擇性功能區，並基於大被試量構建了客體識別腦功能區機率圖譜。該圖譜既可以為客體識別腦網路研究提供全面的網路節點，又可以作為客體識別腦功能區的常模，為檢測個體客體識別功能區的異常提供幫助。二、通過靜息功能連線和行為的關聯分析，我們發現梭狀回面孔區同面孔網路內其它區域的功能連線和面孔識別能力呈正相關，而枕葉面孔區和非面孔網路腦區的功能連線則與面孔識別能力呈負相關。這說明梭狀回面孔區通過整合面孔識別網路內的信息來幫助面孔識別，而枕葉面孔區則通過分離面孔識別網路和非面孔識別網路間的信息來幫助面孔識別。該結果首次證明了面孔識別腦網路節點集成性和分離性的行為學意義。三、我們提出了一種基於結構磁共振成像構建個體腦區形態網路的新方法，該方法利用腦區間形態分布函式的相似性來度量腦區間的形態連線，從而突破了傳統腦區形態協變網路需要藉助多個被試間的個體差異來構建，無法考察個體腦形態網路的弊端。該方法的提出既有助於我們進一步理解不同腦區形態結構間的關係及其個體差異，又為腦形態神經疾病診斷提供了一種新視角。四、採用高角解析度彌散磁共振成像和機率纖維追蹤方法，我們考察了客體識別腦區的纖維連線模式，發現不同客體識別腦區的纖維連線模式差異很大，即使類別偏好相同的客體識別腦區，比如枕葉面孔識別區和垂直枕束有很強的連線，而和弓狀束間的連線則較弱；而梭狀回中部面孔識別區的連線模式則正好相反。不同客體識別腦功能區的結構連線差異，揭示了腦區功能差異的解剖連線基礎。總之，本項目既全面刻畫了客體識別腦功能和結構網路的組織結構，又揭示了其功能和行為意義。
