《經顱磁刺激結合腦電技術的情緒加工功能網路研究》是依託上海大學，由李穎潔擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：經顱磁刺激結合腦電技術的情緒加工功能網路研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李穎潔
- 依託單位：上海大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
人類情緒加工的實現是整個腦功能網路動態協調工作的結果。常見的腦功能網路研究方法包括神經影像活躍腦區的相關分析，和多通道腦電信號（EEG）的相干分析等，這些方法在情緒研究中都已經有涉獵，但是已有的成果缺少更直接的神經活動參與網路運行的證據。本課題利用經顱磁刺激（TMS）技術主動干預大腦加工活動的特性，結合瞬變的腦電活動分析來研究情緒加工的動態腦功能網路，具有很高的學術價值和潛在的套用意義。課題首先通過電生理實驗建立基於EEG的情緒加工時序拓撲圖；然後設計TMS干預實驗驗證上述功能網拓撲模型；最後通過比較TMS干預不同情緒加工的腦網路差異，研究不同情緒加工的網路機理差異。課題旨在研究情緒加工過程中信息傳遞的拓撲圖，為情緒加工腦網路運行機制提供新的依據。研究結果對與情緒相關的精神疾病（如抑鬱症、精神分裂症等）的診斷和基於TMS的治療方案的設計都將有重要意義。
結題摘要
人類的情緒加工依賴於整個腦功能網路的動態協調工作。常見的腦功能網路研究方法缺少更直接的神經活動參與網路運行的證據。本課題利用經顱磁刺激（TMS）技術主動干預大腦加工活動的特性，結合瞬變的腦電活動的相干、相位同步、部分定向相干等分析研究了情緒加工的動態腦功能網路的特性，發現了TMS干預對情緒加工網路特性的改變等一系列有趣的科學結論，具有很高的學術意義和潛在的套用價值。項目研究結果表明TMS和EEG結合對明確大腦情緒加工網路運行機制具有重要的意義，這種技術支持下的複雜網路分析方法為情緒加工機制提供新的有力證據，具有良好的學術價值。 主要研究： （1）基於腦電的情緒功能網路信息傳遞動態分析。將複雜動態網路分析方法引入到腦功能分析中，通過分析複雜網路拓撲結構來認識腦網路上的動力學特性；同時針對腦電活動網路進行了有向信息傳遞研究，構建了情緒加工功能網路時序拓撲模型。 （2）通過經顱磁刺激干預驗證基於腦電的情緒功能網路拓撲模型。在情緒加工實驗模式中考慮情緒迴路的作用，將迴路中的節點（左側和右側前額葉皮層）加入TMS干預，觀察干預前後對相關的情緒加工電活動網路特性的影響。同時，為實時分析磁刺激干預下網路動態變化，嘗試設計TMS干預同步記錄腦電活動的實驗模式。 （3）通過TMS干預研究不同情緒加工的不同網路機理。通過TMS干預，影響網路迴路工作，觀察不同情緒下的不同網路動態變化。 重要結果： （1）通過相干、相位同步等方法建立複雜腦網路，證明抑鬱症患者情緒加工網路“小世界”網路缺失；複雜腦網路異常連線；前額區連線和左前額-頂枕區長距離連線的減小；對早期情緒面孔加工網路存在障礙。 （2）發現正常人在gamma頻段對負性情緒刺激存在偏向特性，抑鬱症患者缺乏該特點。同時，正常人對正性情緒刺激建立的情緒加工網路具有“小世界”特性。 （3）TMS干預右側背外側前額皮層後，低頻段靜息網路信息整合效率降低；高頻段情緒加工腦網路左右半球連線增強；聚類係數升高，特徵路徑長度降低，網路總體效率升高，反映了左右半球競爭帶來的大腦自適應補償；正性情緒腦網路變化明顯，左右半球同步連線增強。 （4）TMS干預左側背外側前額皮層後，靜息網路左半球腦區內及腦區間連線性增強，“小世界”特性增強；在alpha、beta頻帶網路密度為0.28時，情緒加情緒加工網路成成本效率達到最大，左半球內局部效率增加。
