一、脑电事件相关去同步化和同步化活动与运动相关性作业（论文文献综述）
张燕会[1]（2021）在《冰球运动员多目标追踪表现的EEG研究》文中认为目的:在体育运动中,视觉注意起着重要的作用。例如在冰球运动中,冰球运动员需要注意并持续追踪冰球、队友与对手的位置,以全面获取场上信息。这种在动态场景中追踪多个客体的能力是冰球运动员做出决策的前提。已有大量研究考察运动技能水平与多目标追踪表现的关系。大多数研究结果表明运动员的多目标追踪表现更好,但这一结论尚存在争议。尤其注意负荷是否会对运动员追踪优势产生影响需要进一步探究。另外,在完成需要消耗注意资源的多目标追踪任务时,运动员的神经振荡特征尚待确定。尤其是在注意负荷高的多目标追踪任务中,运动员的注意资源消耗是否表现出节省化特征还缺乏相应证据。因此,本研究结合行为测量和脑电技术,使用多目标追踪任务,考察冰球运动员的多目标追踪表现和神经振荡特征。方法:实验一采用3（组别:高技能水平组,低技能水平组,对照组）×3（运动速度:慢速、中速、快速）混合设计,通过改变运动速度调整注意负荷,考察冰球运动员的追踪表现和神经振荡特征。记录并分析追踪正确率和高频alpha节律能量值。实验二采用3（组别:高技能水平组,低技能水平组,对照组）×4（运动方向:目标/非目标均不变,目标变化,非目标变化,目标/非目标均变化）混合设计。通过改变运动方向调整注意负荷,考察冰球运动员的追踪表现和神经振荡特征。记录并分析追踪正确率和高频alpha节律能量值。结果:在实验一中,三组被试的追踪正确率均随着运动速度的加快而显着降低。在中速的注意负荷下,冰球运动员的追踪正确率显着高于对照组;在快速的注意负荷下,高技能水平组冰球运动员的追踪正确率显着优于对照组。三组被试的高频alpha节律能量值均随着运动速度的加快而显着降低。在中速的注意负荷下,冰球运动员的高频alpha节律能量值显着高于对照组;在快速的注意负荷下,高技能水平组冰球运动员的高频alpha节律能量值显着高于对照组。在中速和快速条件下,三组被试的追踪正确率与高频alpha节律能量值呈显着负相关。在实验二中,三组被试的追踪正确率均随着不同类型的运动方向变化而显着降低。在不同类型的方向变化条件下,冰球运动员（高技能水平组、低技能水平组）与对照组的追踪正确率无显着差异。三组被试的高频alpha节律能量值随着不同类型的运动方向的变化而显着增加。在不同类型的方向变化条件下,冰球运动员（高技能水平组、低技能水平组）与对照组的高频alpha节律能量值无显着差异。在不同类型的方向变化条件下,三组被试的追踪正确率与高频alpha节律能量值呈显着负相关。结论:（1）随着运动速度的加快,冰球运动员体现出多目标追踪优势和较低水平的高频alpha节律去同步化活动,运动技能水平越高,这种效应越明显;（2）在运动方向变化条件下,不同技能水平冰球运动员的多目标追踪表现和高频alpha节律去同步化活动水平无明显的差异。
张燕会[2]（2021）在《冰球运动员多目标追踪表现的EEG研究》文中进行了进一步梳理目的:在体育运动中,视觉注意起着重要的作用。例如在冰球运动中,冰球运动员需要注意并持续追踪冰球、队友与对手的位置,以全面获取场上信息。这种在动态场景中追踪多个客体的能力是冰球运动员做出决策的前提。已有大量研究考察运动技能水平与多目标追踪表现的关系。大多数研究结果表明运动员的多目标追踪表现更好,但这一结论尚存在争议。尤其注意负荷是否会对运动员追踪优势产生影响需要进一步探究。另外,在完成需要消耗注意资源的多目标追踪任务时,运动员的神经振荡特征尚待确定。尤其是在注意负荷高的多目标追踪任务中,运动员的注意资源消耗是否表现出节省化特征还缺乏相应证据。因此,本研究结合行为测量和脑电技术,使用多目标追踪任务,考察冰球运动员的多目标追踪表现和神经振荡特征。方法:实验一采用3（组别:高技能水平组,低技能水平组,对照组）×3（运动速度:慢速、中速、快速）混合设计,通过改变运动速度调整注意负荷,考察冰球运动员的追踪表现和神经振荡特征。记录并分析追踪正确率和高频alpha节律能量值。实验二采用3（组别:高技能水平组,低技能水平组,对照组）×4（运动方向:目标/非目标均不变,目标变化,非目标变化,目标/非目标均变化）混合设计。通过改变运动方向调整注意负荷,考察冰球运动员的追踪表现和神经振荡特征。记录并分析追踪正确率和高频alpha节律能量值。结果:在实验一中,三组被试的追踪正确率均随着运动速度的加快而显着降低。在中速的注意负荷下,冰球运动员的追踪正确率显着高于对照组;在快速的注意负荷下,高技能水平组冰球运动员的追踪正确率显着优于对照组。三组被试的高频alpha节律能量值均随着运动速度的加快而显着降低。在中速的注意负荷下,冰球运动员的高频alpha节律能量值显着高于对照组;在快速的注意负荷下,高技能水平组冰球运动员的高频alpha节律能量值显着高于对照组。在中速和快速条件下,三组被试的追踪正确率与高频alpha节律能量值呈显着负相关。在实验二中,三组被试的追踪正确率均随着不同类型的运动方向变化而显着降低。在不同类型的方向变化条件下,冰球运动员（高技能水平组、低技能水平组）与对照组的追踪正确率无显着差异。三组被试的高频alpha节律能量值随着不同类型的运动方向的变化而显着增加。在不同类型的方向变化条件下,冰球运动员（高技能水平组、低技能水平组）与对照组的高频alpha节律能量值无显着差异。在不同类型的方向变化条件下,三组被试的追踪正确率与高频alpha节律能量值呈显着负相关。结论:（1）随着运动速度的加快,冰球运动员体现出多目标追踪优势和较低水平的高频alpha节律去同步化活动,运动技能水平越高,这种效应越明显;（2）在运动方向变化条件下,不同技能水平冰球运动员的多目标追踪表现和高频alpha节律去同步化活动水平无明显的差异。
王文丽[3]（2021）在《完全性胸段脊髓损伤后大脑静息态fMRI和EEG研究》文中研究指明第一部分 完全性胸段脊髓损伤后大脑MRI研究[目的]从大脑结构、功能、网络不同层面研究完全性胸段脊髓损伤后大脑改变,探究灰质体积（GMV）和皮层形态的改变,以及结构协方差网络（SCNs）的拓扑属性差异,研究GMV变化和临床变量之间的关系,通过局部一致性（ReHo）和低频振幅（ALFF）探讨静息状态下大脑功能网络的差异,以更全面地认识完全性胸段脊髓损伤后大脑重塑改变,为这类患者制定更准确和具体的康复训练策略提供理论基础。[方法]24例完全性胸段脊髓损伤患者和26例健康对照者,利用基于灰质的形态学测量法（VBM）和基于皮层的形态学测量法（SBM）分析大脑形态学变化,并采用基于GMV和皮层形态的SCNs图论网络分析方法来研究病程在1年内的完全性胸段脊髓损伤患者的SCNs的变化,采用偏相关分析来探讨GMV变化与临床变量之间的关系,通过比较完全性胸段脊髓损伤患者和健康对照者的ReHo和ALFF值,探究静息状态下神经元自发活动的差异。[结果]①与健康对照组相比,完全性胸段脊髓损伤患者左侧中额叶皮层、右上眶额叶皮层和左下眶额叶皮层GMV下降（FWE校正,体素水平p<0.05）。②SBM分析,患者组较健康对照组在眶额叶外侧和脑岛区域折叠系数降低,额上回区域沟深减少,中额叶前部、颞上回、额下回岛盖部、额下回三角部区域皮层厚度明显降低（P<0.001,团块水平FWE校正）。③基于灰质体积结构共变网络分析,患者组右侧前扣带皮层（ACC）和左下眶上额皮质（OFC）的中介中心性（BC）明显增高,双侧中OFCs节点度和节点效率明显增高。患者组右侧壳核BC明显低于健康对照组。④基于皮层厚度结构共变网络分析,患者组左侧三角部和左内嗅皮层的BC明显增高,而左侧中央前回的BC低于健康对照组;患者组双侧楔状叶的节点度和节点效率明显降低;右侧顶上皮层的节点度明显低于健康对照组。⑤偏相关分析仅显示患者组右侧中额叶皮层的GMV与自评抑郁量表（SDS）评分呈负相关（r=-0.503,p=0.017）。⑥与健康对照组相比,患者组右中央后回、右小脑、右梭状回的ReHo明显增高（p=0.001,cluster=10）。⑦双侧小脑ALFF增高（p=0.05,cluster=80）。[结论]①完全性胸段脊髓损伤后GMV减少主要涉及心理认知相关脑区,而非感觉运动脑区,心理认知脑区信息传递效率提高,神经心理治疗应被考虑到康复治疗的早期阶段,以防止不可逆的心理认知脑区的结构变化。②完全性胸段脊髓损伤后,初级运动皮层以及视觉相关的脑区的信息传递效率降低,而与运动控制相关的脑区信息传递效率增加,主要涉及到运动观察和运动模仿,为康复训练方案的选择提供参考。③完全性胸段脊髓损伤后大脑自发神经元活动发生了变化,主要涉及躯体感觉运动相关脑区。第二部分 完全性胸段脊髓损伤后大脑静息态EEG研究[目的]探讨完全性胸段脊髓损伤患者静息态脑电（EEG）,包括脑电波的活动特征及脑电波的相干性（Coherence）,探寻完全性胸段脊髓损伤后大脑神经电生理的变化。[方法]本研究按照入选标准招募了 27例完全性胸段脊髓损伤患者和26例健康对照者,利用功率谱和相干性分析完全性胸段脊髓损伤患者大脑自发脑电的频域特征。[结果]①与健康对照组比较,完全性胸段脊髓损伤患者的Delta、Theta、Alphal频段的功率谱显着高于健康对照组,其余频段的脑电波与健康对照组相比无显着差异。②患者组的注意指数（TBR）（p=0.484）显着高于健康对照组。③与健康对照组的脑电相干分析比较,闭眼状态下,患者组在Theta、Alpha1、Alpha2频段各电极对的相干系数低于健康对照组,睁眼状态下各脑电波的电极对相干系数无显着差异。[结论]完全性胸段脊髓损伤后静息态Delta、Theta、Alpha频段功率谱发生了改变,这些改变可能与患者的抑郁、情绪、认知相关,而这类患者的注意力障碍可能是被忽略的方面。完全性胸段脊髓损伤后大脑相干值的变化可能是损伤后出现工作记忆及注意力、任务执行能力下降的可能原因。第三部分 完全性胸段脊髓损伤康复治疗后的纵向fMRI及EEG研究[目的]经过3个月的康复训练后,采用功能磁共振成像（fMRI）及脑电（EEG）研究完全性胸段脊髓损伤患者大脑结构和功能发生的改变。[方法]本研究共招募8例完全性胸段脊髓损伤工伤患者。利用VBM、SBM方法,以及基于GMV和皮层形态的SCNs图论网络分析研究完全性胸段脊髓损伤患者经过3个月的康复训练后大脑的结构和网络的变化;通过ReHo和ALFF分析,探究康复训练后完全性胸段脊髓损伤患者静息状态下神经元的自发活动变化。通过静息状态下EEG功率谱和相干值的分析研究康复训练后的神经电生理改变。[结果]①经过康复训练后患者的体空间GMV较训练前显着增加,中央后回、中央前回、扣带回、海马旁回的皮层厚度较康复训练前增加;②拓扑结构网络分析发现全局属性在康复训练前后无显着性差异,基于GMV的结构共变网络分析发现训练后颞下回的节点度增加和杏仁核、梭状回的BC增高,而基于SBM的结构共变网络分析发现眶额叶、颞上回的节点度增加;③静息态核磁共振中ReHo和ALFF较训练前减低。④脑电分析发现3个月的康复训练后,部分完全性胸段脊髓损伤患者的Delta、Theta、Alpha、Beta频段的功率较3个月前有变化,主要在额区、顶区、枕区;大部分脑区之间相干性增高。[结论]完全性胸段脊髓损伤后进行3个月的康复训练后,大脑结构及功能都发生了变化,这种变化除了涉及感觉运动功能相关的脑区,还涉及到与情绪行为、认知、视觉等非运动感觉区域的脑区,这些结果提示我们在以后的康复训练中在关注感觉运动功能恢复的同时,情绪行为及认知方面也需要被关注。
僧军燕[4]（2021）在《伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫患者长程视频脑电图脑功率谱及相干性分析》文中进行了进一步梳理背景伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫（Benign Childhood Epilepsy with Centrotemporal Spikes,BECTS）被认为是良性癫痫综合征,其典型的脑电图特征为中央颞区棘波。近年来研究人员通过脑电活动定量分析技术对BECTS患者脑电信号进一步研究,结果发现BECTS患者脑电信号明显异常。然而目前对BECTS患者不同状态下脑功率谱及脑电信号相干性分析的研究较少。本研究对BECTS患者不同状态下长程视频脑电图进行分析,进一步探索BECTS患者脑电信号的特征性改变,为BECTS相关试验提供依据。目的分析BECTS患者的长程视频脑电图脑功率谱及相干性分析的特点。方法对2017年1月-2020年10月于新乡医学院第一附属医院确诊为BECTS并行长程视频脑电图检查的患者共47例纳入病例组,另取同期于新乡医学院第一附属医院行长程视频脑电图及头颅电子计算机体层扫描（Computed Tomography,CT）/核磁共振（Magnetic Resonance Imaging,MRI）经两名主治以上相关专业医师审阅后果无明显异常、既往无癫痫发作且与试验组人口统计学资料相匹配者纳入对照组。基于Matlab软件对所有被试的长程视频脑电图的脑功率谱及相干性值进行回顾性分析。结果1.脑功率谱:与对照组相比,病例组睡眠期特定频率下绝大多数脑区（除θ、δ波左侧枕区外）绝对功率均明显增高,差异有统计学意义（P<0.05）;清醒期除α、θ、γ波段下枕叶、顶叶及中后颞、中央区外,其余特定频率下各个脑区绝对功率均明显增高,差异有统计学意义（P<0.05）。2.相干性分析:高相干性:与对照组相比,病例组清醒期δ、θ、α及β频段下的中央区与颞区、中央区与顶枕区之间呈高相干性,睡眠期θ、α、β频段下各个脑区之间,δ频段下双侧中央区之间、γ频段下中央区、颞区、顶枕区之间呈高相干性（P<0.05）。低相干性:与对照组相比,病例组清醒期α、γ频段下中央区与额叶之间呈低相干性（P<0.05）,睡眠期θ频段下除额叶之外左右大脑半球对应脑区之间、α频段下两侧颞区之间、γ频段下中央区与额区之间呈低相干性（P<0.05）。结论1.BECTS患者脑功率谱呈全脑弥漫性增高。2.BECTS患者颞区、中央区及额区之间呈低相干性,其余多数脑区之间呈高相干性。
冯慧[5]（2020）在《Orexin能信号系统对蓝斑底核和巨细胞网状核神经元网络的调控作用及行为学效应研究》文中进行了进一步梳理Orexin是由位于外侧下丘脑区和穹隆周区的一类特定神经元产生的肽类神经递质,其神经纤维可投射至几乎整个中枢神经系统,如大脑皮层、下丘脑、边缘系统、脑干和脊髓等。Orexin前体蛋白可以裂解产生orexin-A和orexin-B,通过激活两种G蛋白偶联受体,即orexin-1型受体和orexin-2型受体,主要对下游靶区产生兴奋性调控作用并参与其介导的生理功能,如参与摄食调节、体温调节、内分泌调节、睡眠/觉醒功能及动机性行为等。因此揭示orexin神经投射参与形成的不同神经环路和各个下游靶区内orexin能信号系统发挥调节作用的神经机制对研究其在不同生理功能中的作用至关重要。鉴于orexin神经系统对觉醒相关脑区的大量投射,以往的研究更多的关注其在觉醒功能中的作用。但是也有文献指出orexin神经系统能够参与睡眠功能的调节。有研究报道,orexin神经系统能够直接投射到REM睡眠起始和维持的关键脑区蓝斑底核（sublaterodorsal tegmental nucleus,SLD）和巨细胞网状核（gigantocellular reticular nucleus,Gi）,提示orexin神经系统可能通过直接调节SLD活动和Gi神经元活动参与REM睡眠的调控。我们课题组前期免疫荧光实验证明SLD脑区确实存在orexin纤维分布和orexin受体表达。此外,离体电生理实验结果揭示SLD脑区存在广泛的电突触联系,进一步研究结果表明orexin对SLD神经元网络放电活动存在复杂的调控作用,一方面orexin通过直接的突触后效应兴奋表达orexin受体的神经元,并通过电突触将这种兴奋效应传递到更广泛的区域;另一方面orexin通过增加电突触电导增强SLD神经元之间的电突触联系,从而导致兴奋效应在整个SLD网络中的广泛同步化。因此,orexin能够整合性地影响整个SLD神经元网络的放电活动,使其更广泛、高效、协调地兴奋。然而,在体情况下,SLD中的orexin能信号系统能否发挥上述调控作用,这种调控作用对大脑功能状态和REM睡眠有何贡献目前尚不清楚。另外,我们也在Gi脑区观察到了orexin纤维分布和orexin受体表达,并且orexin能够通过激活突触后膜上的orexin-1型和orexin-2型受体在Gi神经元上引起内向电流反应。同样地,orexin引起的上述兴奋效应对Gi神经元放电活动的具体影响及机制仍未可知。综上所述,本文首先采用在体多通道记录和神经药理学技术研究SLD中的orexin能信号系统对SLD神经元网络放电活动的调控效应以及对脑功能状态的影响,然后综合采用光遗传学和化学遗传学技术探讨SLD中orexin能信号系统对REM睡眠的调控作用和机制,另一方面,采用全细胞膜片钳记录技术结合神经药理学技术研究orexin调控Gi神经元活动的电生理效应及机制。现将相关结果阐述如下:1.Orexin能信号系统调节SLD神经元网络活动及脑功能状态的在体研究（1）Orexin通过对SLD神经元网络放电活动的影响增强海马LFP振荡活动本文首先研究orexin-A对SLD脑区神经元网络放电活动的调控作用。麻醉状态下,orexin-A显着增加了记录到的69.1%（67/97）的神经元的放电频率（n=67/97 units,P<0.01）。此外,通过分析SLD神经元对在±1 ms内的同步化放电情况来评估SLD网络中电突触的活动,结果显示30μM的orexin-A使存在电突触联系的SLD神经元对比例从8.4%上升到13.0%（n=215对）,并且显着增强了88.0%的存在电突触联系的SLD神经元的同步化放电概率（n=56 units,P<0.01）。上述结果表明orexin-A能够兴奋记录到的大部分SLD神经元,并提高其兴奋时的同步化放电水平,进而导致SLD神经元网络的同步化兴奋。接下来为了进一步探究orexin对SLD神经元网络放电活动的调控效应有什么生理意义,我们采用同步记录海马局部场电位（local field potential,LFP）活动来反映SLD神经元网络的输出效率,体现脑功能状态的变化。结果发现麻醉状态下海马LFP活动呈1Hz左右的慢振荡,orexin-A增强了海马LFP慢振荡核心频段（0.3-2.5 Hz）的能量（n=5rats,P<0.05）。相位锁定分析结果显示,orexin-A显着增加了SLD神经元放电活动与海马LFP慢振荡之间的锁定强度（baseline:n=76/97 pairs,orexin:n=84/97 pairs,P<0.01）。上述结果提示orexin能信号通过引起SLD神经元网络同步化兴奋上调SLD神经元网络的输出效率,增强下游靶点海马网络活动,从而参与脑功能状态的调节。（2）Orexin引起的SLD神经元网络同步化程度的提高对调节脑功能状态至关重要为了进一步明确orexin引起的SLD神经元网络同步化兴奋与其输出效率之间的关系,我们采用CBX干扰SLD神经元网络的同步化放电水平,结果显示在CBX存在的情况下,电突触耦连SLD神经元之间的同步化放电概率减弱了47.7%（n=60 units,P<0.01）,此外,CBX完全阻断了由orexin-A引起的电突触耦连SLD神经元同步化程度的提升（n=30 units,P=0.959）,而不影响orexin-A引起的SLD神经元放电频率的增加（n=39/72 units,P<0.01）。上述结果表明CBX能够干扰SLD神经元网络的同步化程度,而不影响神经元的兴奋效应。观察此时海马LFP慢振荡发现其核心频段的能量相较于单独注射orexin-A显着降低（每组n=5 rats,P<0.05）,并且CBX完全阻断了orexin-A引起的SLD神经元放电活动与海马LFP慢振荡之间的锁定强度的增加（baseline:n=40/72,orexin+CBX:n=55/72,P=0.488）。这部分结果表明,SLD神经元网络的输出效率依赖于orexin对SLD神经元网络同步化程度的调控,一旦其同步化程度下降,将直接影响到SLD神经元网络的输出效率,从而无法实现对脑功能状态的调节。2.Orexin能信号系统对SLD调控作用的行为学效应研究（1）NREM睡眠期间激活SLD脑区的orexin能纤维末梢能够活化脑功能状态并下调肌张力,但并不引起REM睡眠的转换为了进一步研究orexin对SLD神经元网络同步化兴奋的调控引起的脑功能状态的改变对SLD介导的REM睡眠的影响,首先采用离体膜片钳记录结合光遗传学技术,结果发现激活SLD的orexin能纤维末梢在所有记录的SLD神经元上均能引起一个明显的去极化反应（n=6 neurons for each group,P<0.05）。表明光遗传学激活SLD区域的orexin能纤维末梢能够直接兴奋SLD神经元,影响SLD神经元网络的输出效率。进一步采用光遗传学方法在双侧LH注射AAV-Ef1α-DIO-ChR2-mCherry,在双侧SLD脑区埋置光纤,并同步记录EEG-EMG信号变化。在体光遗传学激活结合脑肌电记录结果显示,在小鼠进入稳定的NREM睡眠后采用不同频率的光刺激,脑电全频段能量和肌电呈刺激频率依赖性的的下降(n=6 mice,EEG:P10Hz<0.05,P20Hz<0.01,EMG:P20Hz<0.01)。光刺激频率为20 Hz时,小鼠脑电全频段能量在给光后2.4 s出现下降（n=6 mice,P<0.01）,而肌电在给光后约9 s出现下调（n=6 mice,P<0.01）,与生理情况下NREM睡眠向REM睡眠的转换类似。分析脑电功率能谱图显示,theta组分显着增加（n=6 mice,P<0.05）,但并没有引起明确而连续的theta节律,即没有转入REM睡眠。上述结果表明激活SLD的orexin能纤维末梢无法使NREM睡眠转入REM睡眠,但是确实能够激活脑功能状态,如增加theta成分占比以及引起肌张力的下调。（2）REM睡眠期间操纵SLD脑区的orexin能纤维末梢调节REM睡眠时长接下来进一步探究NREM睡眠期间的脑功能状态的激活和肌张力的下调能否贡献给生理状态的REM睡眠,我们在单次REM睡眠中光操纵SLD的orexin能纤维末梢,记录EEG-EMG信号变化和REM睡眠时长。结果显示激活SLD的orexin能纤维末梢后,theta/delta能量比增加10.5%（n=9 mice,P<0.05）,并且显着增加12.1%的平均REM睡眠时长（n=9 mice,P<0.05）。相反,抑制SLD脑区的orexin能纤维末梢减少8.0%theta/delta能量比（n=9 mice,P<0.05）,且显着减少了18.2%的平均REM睡眠时长（n=9 mice,P<0.05）,激活和抑制均未观察到显着的EMGREM/NREM改变。光遗传学结果表明SLD中的orexin能信号系统能够提升SLD神经元网络的输出效率,并通过稳定脑功能状态的激活延长单次REM睡眠时长,有助于稳定REM睡眠。（3）化学遗传学抑制SLD脑区的orexin能信号系统导致REM睡眠不稳定我们接下来研究化学遗传学抑制SLD中的orexin能信号系统对REM睡眠的影响。在双侧SLD脑区注射AAV-retro-hSyn-DIO-h M4D（Gi）-mCherry抑制SLD中的orexin能信号。与注射vehicle相比,腹腔注射CNO显着减少了17.0%的REM睡眠总量（n=8 mice,P<0.01）,而不影响觉醒时间百分比和NREM睡眠时间百分比。进一步分析发现REM睡眠总量的减少是由于平均单次REM睡眠时长减少导致的（n=8 mice,P<0.05）。另外,EMG-EEG分析结果显示,注射CNO后大部分REM睡眠片段中均出现严重且持续的肌张力迟缓障碍,并且NREM睡眠转入REM睡眠的生理性肌张力下降也被CNO阻断（n=8 mice,P<0.01）。同时,CNO注射还引起EEG活动theta/delta能量比显着减小（n=8 mice,P<0.05）。上述结果表明SLD中orexin能信号缺失会干扰脑功能状态的激活和肌张力下调,导致单次REM睡眠片段的不稳定,从而减少REM睡眠总量。3.Orexin对巨细胞网状核神经元活动的调控作用及机制研究（1）Orexin通过引起突触后去极化增强Gi神经元放电活动首先,我们在电流钳模式下研究orexin对Gi神经元放电活动的调控作用。我们发现,在电流钳模式下,Gi神经元具有自发放电,100 nM orexin-A（2 min）能够显着增强这些Gi神经元的放电活动频率（n=6 neurons,P<0.05）。此外,在灌流液中加入TTX（0.1μM）,以阻断动作电位的产生和神经元间的突触传递活动观察到orexin-A可以在Gi神经元上诱导出去极化反应（n=6 neurons,P<0.01）。上述结果提示,orexin可以通过引起突触后去极化增强Gi神经元放电活动。（2）Orexin增加Gi神经元的持续性放电能力,而不影响其输入阻抗接下来,我们进一步研究了orexin-A对Gi神经元的兴奋效应是否伴随着神经元输入阻抗的变化。通过电流输入将测试的神经元膜电位钳制于-60 mV附近,并在加入orexin-A（100 nM）诱发出去极化效应的平台期后再将其膜电位水平钳制回baseline水平。在加入orexin-A前后,分别对测试的Gi神经元施加阶梯超极化刺激（step:-10 pA,duration:2 s）。通过绘制在上述测试中得到的电流-电压曲线（current-voltage relationship）变化,可以计算得出其斜率（slope）,即为该神经元的输入阻抗。通过上述研究,我们发现,orexin对Gi神经元的输入阻抗并不存在显着影响。在这种情况下,我们进一步探讨了orexin-A对Gi神经元的放电活动模式是否存在直接的调控效应。在（2）中所述条件下,我们发现系列方波刺激（0-225 pA）可以在所有测试的Gi神经元上诱导出tonic的放电反应。有意思的是,通过绘制电流-放电频率曲线（current-frequency curve）后我们发现,orexin-A显着增强了相同电流（>100 pA）刺激在Gi神经元中所引起的放电活动频率（n=9 neurons,P<0.05）。该部分结果揭示,在相同去极化驱动力的条件下,orexin还可以直接增强Gi神经元的兴奋性。（3）Orexin通过缩短放电峰峰间距增强Gi神经元兴奋性最后,对orexin增强Gi神经元兴奋性的机制进行进一步研究。在加入orexin前后,通过分析相同电流刺激（225 pA）所诱发的放电活动的峰峰间距（inter-spike intervals）,我们发现所有测试Gi神经元的诱发动作电位的峰峰间距均在2-s刺激的后半段到达平台期。统计分析后发现,orexin对诱发放电反应的初始阶段的峰峰间距并无显着影响,有意思的是,orexin显着缩短了平台期时Gi神经元放电的峰峰间距（n=9 neurons,P<0.05）。这部分数据表明,orexin能够通过缩短放电的峰峰间距增加Gi神经元的持续性放电活动。接下来,进一步对上述缩短的峰峰间距这一现象产生的电生理基础进行了分析。我们发现orexin对Gi神经元的动作电位放电阈值、放电幅度、波形宽度均无影响。此外,orexin不影响动作电位后超极化的幅度和时间间隔。上述结果提示,orexin缩短Gi神经元放电的峰峰间距并非通过对动作电位波形的影响来实现,而是反应了自前一个动作电位后超极化的波谷水平向后一个动作电位的阈值水平更快的去极化。综上所述,本研究发现SLD中的orexin能信号能够广泛兴奋SLD神经元,并提升神经元之间的同步化放电水平,引起SLD神经元网络的同步化兴奋,从而上调SLD神经元网络的输出效率,通过增强与下游靶点海马之间的联系激活脑功能状态。在自由活动动物上,SLD中的orexin能信号系统通过稳定脑功能状态的激活稳定单次REM睡眠时长,一旦其信号缺失将会引起脑功能状态不稳定和肌张力迟缓障碍,从而导致REM睡眠不稳定。本研究揭示了orexin能信号系统调控REM睡眠的直接通路及其机制,并为理解orexin信号缺失引起的REM睡眠疾病的发病机制提供新的研究方向。另外,本研究还发现orexin能够直接调控Gi神经元的放电活动,通过增强其兴奋性促进Gi神经元持续性放电。这部分结果揭示了orexin对Gi神经元的兴奋性调控作用,为今后探索Gi脑区orexin能信号系统的生理学效应和意义以及其在Gi介导的运动行为中的具体功能奠定基础。
黄微[6]（2019）在《基于人格自评量表的精神分裂症患者及其一级亲属的脑电研究》文中提出研究背景:无论未来战争样式如何变化,人始终是战争胜负的决定因素。从军事心理学诞生的第一天起,军人心理选拔一直是军事心理学研究与应用的重点内容。由于我国兵役制度和征兵体制的特殊性,以自陈式人格问卷为主的心理检测方法仍然是我国应征公民心理检测的主要形式。虽然人格自评量表是目前世界公认的人格检测手段之一,广泛用于大规模的心理选拔中,但是其主观性强、受自我知觉的不准确性和社会赞许性等因素对检测效度影响的缺点一直都是心理选拔应用领域努力解决的问题。随着现代科学技术的进步,外军已经开始尝试运用认知神经科学技术弥补人格自评方法的不足,从而提高心理选拔的准确性。为此,基于生理、心理信号的多质融合方法应运而生,成为心理选拔技术的重要突破方向之一。精神分裂症会严重影响军队的作战训练与安全稳定,损害部队战斗力。随着我国征兵心理检测的应用与发展,精神分裂症在部队中的发病率已有大幅的下降,但仍然存在一定的高危人群,在军事特殊环境下转化为现症患者。作为全国征兵心理检测技术中心,我们在2006年建立了我国第一个征兵心理检测系统及标准,并一直致力于提高心理选拔效果的应用研究。将征兵心理检测关口前移,瞄准精神分裂症高危人群,在“兵之初”环节采用多质融合的技术,提高精神分裂症高危人群的淘汰率是现阶段增强我军兵员心理素质的重要研究方向。对象与方法:本研究共分为四个部分,前三个部分以精神分裂症患者作为疾病组,以精神分裂症一级亲属作为家族高危组,以健康正常人作为正常对照组;第四部分以精神分裂症患者作为疾病组,以健康正常人作为正常对照组。第一部分采集了三组人群短时（30s）和长时（3min）静息态脑电信号,探索短时静息态脑电监测是否可用来提取三组人群脑电差异指标,并投入征兵心理检测应用。第二部分采集征兵心理检测系统中精神分裂症高危人群筛查量表的自评任务态的脑电信号,提取作答量表整体状态及特定量表内容诱发的三组人群脑电差异指标。第三部分将这些异常指标进行机器学习和模式识别,计算出一个多质融合指标体系,用来对三组人群进行较准确的识别和分类,从而为提高我国应征公民心理选拔效能提供理论依据和技术支持。第四部分采用人格词语的自我评价记忆任务,通过对事件相关电位（ERP）和事件相关去同步化/同步化（ERD/ERS）指标的分析,探索精神分裂症患者作答自评量表时脑电异常可能的原因——自我评价功能受损,从而对精神分裂症患者作答自评量表时的脑电异常改变作初步解释。结果:研究一通过对比精神分裂症患者组（35例）、家族高危组（35例）和正常对照组（33例）的静息态脑电数据,发现3个主要结果:1.短时（30s）睁眼静息态条件下脑电指标可以用来区分三组人群。睁眼静息条件下,短时与长时（3min）静息态脑电功率的组间差异模式一致,均表现为精神分裂症患者组头皮中央线位置的delta、theta和alpha波段功率显着高于正常对照组,家族高危组上述指标显着低于精神分裂症组,但与正常对照组无差异;而在闭眼短时和长时静息态下,患者组和家族高危组与正常对照组各脑电指标均无差异,以上结果提示,短时睁眼静息态可诱发出三组人群的脑电功率差异,说明了短时睁眼静息态脑电检测加入征兵心理检测流程的可行性。2.静息态gamma1波段功率异常可以作为提示精神分裂症患病高危风险的指标。在3min长时睁眼静息态条件下,精神分裂症患者组在左侧中央顶区位置的gamma1波段功率显着低于正常对照组,家族高危组的gamma1波段功率介于患者组与正常对照组之间但与两组无差异;而在gamma1功率双侧大脑分布对称性上,患者组和家族高危组在头皮双侧中央顶区呈对称分布,而正常对照组左侧中央顶区gamma1功率显着大于右侧,组间与对称性间交互作用显着,提示了精神分裂症患者组和家族高危组中央顶区gamma1功率不对称性消失的脑电特征;对脑电功率与疾病的症状和分裂型人格特质的相关性探索发现,精神分裂症家族高危组的静息态gamma1波段功率与其分裂型人格特质呈显着负相关,gamma1波段功率越小,其具有的分裂型人格特质越明显;以上3个结果表明,静息态gamma1波段功率异常可以作为提示精神分裂症患病高危风险的有效指标。3.长时静息态的3min过程中,alpha和gamma1波段功率变化随时间呈一元线性回归关系。睁眼静息态下,三组人群alpha波段功率均随时间呈增高趋势,增高直线斜率均有差异:正常对照组>患者组>家族高危组;在闭眼静息态下,正常对照组及家族高危组均随时间呈下降趋势,下降直线斜率有差异:正常对照组>家族高危组,但患者组随时间呈增高趋势。对于gamma1功率,在睁眼静息态下,患者组和家族高危组随时间呈下降趋势,斜率:家族高危组>精神分裂症组,而正常对照组在前30s静息态内gamma1功率已开始迅速下降。以上数据说明,从脑电功率的变化角度可以看出,正常人对环境的适应能力最强,精神分裂症患者对环境的适应能力最弱,而家族高危人群介于二者之间。研究二通过分析作答征兵心理检测系统内的精神分裂症高危人群筛查量表任务态的脑电数据,得到4个主要结果:1.三组人群作答该量表的整体脑电功率差异与睁眼静息态差异相似,但作答量表任务更好的诱发出了精神分裂症家族高危组与正常对照组的脑电功率差异,具体表现为家族高危组的额区delta和theta波段功率显着低于正常对照组和精神分裂症患者组,患者组的该波段功率高于正常对照组。将30s静息态脑电功率作为协变量来消除三组间基线脑电功率差异后的协方差分析发现,精神分裂症家族高危组作答量表所诱发的头皮中央线位置gamma1功率显着高于患者组和正常对照组,可能提示了家族高危组在作答量表时的认知负荷最重。2.作答量表过程中alpha和gamma1波段功率变化随作答进程呈一元线性回归关系。正常对照组和精神分裂症患者组alpha波段功率均随作答进程呈增高趋势,增高速度相同,而精神分裂症家族高危组不随作答进程呈一元线性关系。正常对照组和家族高危组gamma1波段功率均随作答进程呈下降趋势,斜率:正常对照组>家族高危组,而患者组呈增高趋势,提示精神分裂症患者作答量表的过程中认知加工方式和进程与其他两组不同。3.量表的不同条目内容能诱发出三组人群不同的脑电反应模式。家族高危组在分离维度（DIT）的量表得分增高,并且在作答DIT条目时gamma1功率也增高,提示精神分裂症家族高危人群对DIT维度条目的敏感性;家族高危组作答反向题时gamma1功率高于作答正向题,精神分裂症患者组作答正向题时theta和alpha功率高于作答反向题,而正常对照组作答正反向题时各波段脑电功率无差别。以上数据说明精神分裂症高危人群筛查量表内的特定条目可以诱发精神分裂症患者及其家族高危人群特异的脑电反应。4.精神分裂症患者组作答“否”比作答“是”呈现更大的额叶theta波段功率,家族高危组和正常对照组没有此差异,提示精神分裂症患者检索、提取与加工自我相关信息时的自我参照功能异常。研究三基于前两个研究的结果,通过机器学习的方法,提取特征指标,据此指标体系用支持向量机（SVM）的方法对人群进行识别和分类,识别率可达70.9%。基于前两部分研究结果,初步挑选进入机器学习的指标总计7056个。首先,这些指标通过留一交叉验证（LOOCV）方法进行三类人群间的两两比较,提取了3组34个特征指标;其次,将特征指标通过SVM方法对人群进行三分类,识别率从随机33.3%提升到70.9%,提示了这些指标对3类人群的较高区分力。对3组34个特征指标进行分析,发现对鉴别精神分裂症患者和健康正常人贡献力最高的指标包括:睁眼静息态及量表任务态的头皮中央线位置和两侧中央顶区的delta和theta波段功率、额叶位置的alpha波段功率、30s睁眼静息态gamma1功率的回归直线斜率和精神分裂症高危人群筛查量表总分、DIT维度和SET维度分;对鉴别精神分裂症家族高危人群和健康正常人贡献力最高的指标包括:作答量表特定条目时的额叶及中央顶叶位置的delta和theta波段功率;对鉴别精神分裂症患者和家族高危人群贡献力最高的指标包括:睁眼静息态额叶区域的delta、theta和alpha波段功率和量表任务态大部分头皮位置的delta、theta和alpha功率。以上指标初步构成了征兵心理检测多质融合系统的鉴别指标体系。研究四通过分析33例精神分裂症患者、28例正常被试的人格词语的自我参照记忆任务的脑电数据,发现2个主要结果:1.精神分裂症患者组自我参照记忆得分显着下降,提示其自我参照功能受损,并且其作自我评价时,ERP的P3成分振幅相对降低,低beta波段（13-15H）功率去同步化程度相对减弱,提示P3振幅和低beta波段功率是提示精神分裂症患者自我评价功能受损的脑电指标。2.正常人在自我评价时,负性人格词语会诱发更大的正电位漂移（600-1000ms）,评价他人时正负性词语诱发的ERP无差异,而精神分裂症患者做自我评价时,正负性人格词语不能引起ERP各成分的差异,但在评价他人时却出现负性人格词语诱发更大的正电位漂移现象,这与正常人反应模式截然相反,提示了精神分裂症患者区别自我与他人的能力下降。结论:综上所述,本研究主要得到了两方面的结果,一是验证了在征兵心理检测流程中加入30s的睁眼静息态脑电检测的可行性,并基于静息态和量表态脑电特征指标,用机器学习的方法,得到了一个具备较高识别率的多质融合指标体系,从而进一步提高征兵心理检测的对精神分裂症及其高危人群的筛查力;二是验证了精神分裂症患者自我评价功能受损的现象,并找到了提示自我评价功能受损的脑电指标。
纪俐[7]（2017）在《基于任务运动行为模式及其脑电信号相关性研究》文中进行了进一步梳理人体的运动行为是由大脑思维产生的神经电信号经中枢神经和外周神经系统,传导至肌肉组织,通过肌肉的收缩和舒张来完成的。大脑皮层是人体运动调控的最高级中枢,脑电信号是大脑神经的集群电活动。研究人体复杂任务运动行为与其脑电信号之间的关联,探讨脑电与人体认知行为模式的正向和逆向关系,解码任务运动行为模式与脑电信号的时空模式,对于仿人机器人、脑疾病患者临床诊断和辅助康复治疗等领域的发展具有重要的理论意义和实际应用价值。本文以高尔夫击球行为和驾驶过程为研究对象,实时采集高尔夫选手和驾驶员操作过程中的姿态信息和脑电信号,研究任务运动行为与脑电信号特征之间的相关性。鉴于人体运动捕捉与运动姿态分析技术在运动员模拟训练、医疗康复、仿人机器人和三维决策动画制作等方面发挥着越来越重要的作用,而人体运动的复杂性和多样性又增加了对其姿态捕捉和识别的难度,采用何种运动捕捉方式研究和分析人体运动行为成为迫切需要解决的问题。本文应用无线惯性运动捕捉技术获取人体运动过程中的姿态信息,采集肢体段的运动参数,并构建人体三维运动姿态模型,规划运动关节空间轨迹,再现肢体段运动过程。其次,设计高尔夫击球实验和驾驶行为实验,利用惯性运动捕捉模块、自然体感运动捕捉系统、脑电信号采集系统获得推杆运动参数、手臂运动姿态和脑电信号特征。分析人体任务运动过程和脑电信号之间的相互关系。最后,重点分析高尔夫击球行为和左右转向任务下的手臂关节姿态运动信息与脑电信号特征之间的关联性,提取人体运动行为的事件相关脑电信号特征,建立脑电信号特征与任务运动行为的时空关联模式,并解码任务运动行为下脑神经反馈的电位信号表征活动。本文主要研究的内容如下:1.针对人体运动捕捉的关节点欧拉角姿态解算过程中出现的奇异点问题,提出了对偶四元数（Dual-Quaternions）人体运动姿态解算方法。应用无线惯性技术运动捕捉系统,实时采集人体运动姿态信息,获得不同运动姿态下的人体关节运动参数。通过姿态解算方法描述肢体的动作过程,模拟关节点的运动轨迹,利用OpenGL图像处理方法和ADAMS软件运动仿真,建立人体棒状模型和三维人体运动仿真模型,真实再现人体运动过程,验证了姿态解算方法的有效性。研究结果表明:采用对偶四元数姿态解算方法分析人体运动参数,可获得模拟关节点的运动轨迹,避免了运动关节的奇异点现象,为进一步获得人体运动姿态数据奠定基础。2.为了解决运动捕捉过程中分类精度和效率问题,提出了改进的Adaboost（自适应增强）运动捕捉姿态特征分类算法。基于自然交互体感运动捕捉技术,以高尔夫推球任务运动行为过程为研究对象,联合惯性运动捕捉系统获得右手臂和杆头的运动学参数,采用改进的Adaboost特征分类算法对运动员推球过程中手部关节的运动参数进行分类研究,从动作特征集构成的弱分类器中,自适应地选取识别率较好的弱分类器构成强分类器,从局部最优解,获得全局最优解。分析结果表明:改进的Adaboost特征分类算法可以使运动捕捉分类的识别率提高8%左右,准确率提高10%-15%。同时,统计击球加速度,分析高尔夫推球成功率与姿态的变化差异。击球实验结果表明:职业选手在推球过程中,运动姿态相对平稳,击球力度均匀,加速度变化小,成功率高。3.针对高尔夫击球任务运动行为与脑电信号特征之间的关系,以高尔夫击球运动为研究对象,提出了击球行为过程中脑电信号的相关性统计方差分析方法。基于无线惯性运动捕捉系统和脑电信号采集系统,同步采集运动员击球过程中的运动姿态参数与脑电信号,提取击球过程中脑电信号特征,分析击球事件与脑电信号功率谱的变化规律,并建立相关性模型。利用方差分析方法统计选手在推球过程中的差异变化,分析推球过程脑电信号的变化趋势,同时,将推球成功与失败和脑电信号进行相关性分析。结果表明:推球过程中左前额（AF3）脑电信号Alpha波高于右前额（AF4）电位信号,表明运动员注意力高度集中;在推球成功率与脑电信号的相关性分析中,推球成功情形下脑电Alpha波节律变化较失败情况下增大,表明推球成功后运动员的视觉注意力有所减低,精神活动有所较少。4.针对驾驶过程操作方向盘左右转向行为与脑电信号特征之间的关系,以实际驾驶行为为研究对象,提出了驾驶行为及其脑电信号特征的相关性研究模型,构建相关性分析的脑电关联网络模型。采集驾驶过程中左右转向行为运动参数与驾驶员的脑电信号,分析驾驶员手臂运动姿态变化参数和脑电信号特征的关系,验证实际驾驶过程中操作方向盘左右转向行为所引起大脑皮层运动功能区的事件相关性（ERP）脑电节律变化。通过公共空间模式分析（CSP）与小波包分解（WPD）重构方法提取相关的脑电信号特征,利用皮尔逊相关性分析方法分析脑电信号与加速度之间的相关性。分析结果表明:脑电功能区C3、C4、CP3和CP4与左右转向行为呈显着相关性（相关性系数r,0.5<r<0.8）。由此可以推论,驾驶员在左右转向过程中,大脑皮层的相关运动功能区（C3、C4、CP3和CP4）电位产生了明显的事件相关现象。
崔青山,庄平,王云鹏,张宇清,李建宇,胡永生,李勇杰[8]（2016）在《帕金森病丘脑底核β振荡活动与自主运动的相关性》文中研究说明目的探讨帕金森病丘脑底核（STN）β频谱振荡活动神经元是否与自主运动相关,为临床治疗提供依据。方法回顾性分析首都医科大学宣武医院功能神经外科2014年4月至2015年8月收治的17例行STN脑深部电刺激术治疗的帕金森病患者。术中应用微电极和肌电记录技术同时采集STN细胞电活动和手术对侧肢体肌电,要求患者执行10 s间隔的腕伸运动。依据运动过程,将运动界定为基线、运动前、运动和运动后4个阶段。单细胞分析探讨神经元放电频率（MFR）、峰间隔变异系数（CV）。功率谱分析探讨STN振荡活动神经元的特点。方差分析和Bonfferoni检验探讨不同运动阶段MFR与CV的变化。结果在119个神经元中,38.7%（46/119）伴有β频谱振荡活动,其频谱为1330 Hz（21.0±5.1）Hz。在这46个神经元中,43.5%（20/46）与运动相关,26.1%（12/46）表现为与运动相关去同步化,17.4%（8/46）表现为与运动相关的同步化;运动时放电频率的变化与基线相比差异均有统计学意义（均P<0.05）。另外,与运动相关的神经元主要分布在STN中上部。结论 STN存在与运动相关的β振荡活动神经元,放电频率的变化可能参与自主运动。与运动相关的神经元主要分布在STN背旁侧感觉运动区域,为脑深部电刺激术治疗帕金森病最佳触点的选择提供依据。
崔青山[9]（2016）在《帕金森病丘脑底核β振荡活动与自主运动的相关性》文中进行了进一步梳理目的:探讨帕金森病（PD）患者丘脑底核（STN）β频谱振荡活动神经元与自腕伸运动相关电活动特点,为临床治疗提供依据。方法:17例（男:7;女:10）行STN脑深部电刺激术（DBS）治疗的PD患者参与本研究。术中应用微电极记录STN细胞电活动的同时应用肌电记录采集对侧肢体肌电活动,记录时患者被要求执行10次约10秒间隔的腕伸运动。依据运动起始时间,将运动界定为基线,运动前,运动和运动后四个阶段。应用单细胞分析探讨放电频率（MFR）、峰间隔变异系数（CV）。功率谱分析探讨STN振荡活动神经元特点。方差分析和Bonfferoni检验用于探讨不同运动阶段MFR与CV的变化。结果:在21个针道中发现119个神经元,38.7%（n=46）的神经元伴有β频谱振荡活动,其频谱在1330 Hz之间（21.0 Hz±5.1 Hz）。在这46个神经元中,43.5%（n=20）的β振荡神经元与运动相关,26.1%（n=12）表现为与运动相关去同步化的放电频率减低,17.4%（n=8）表现为与运动相关同步化的放电频率增高;Bonferroni检验发现基线与运动执行的放电频率的增高或减低的变化相关（P<0.05）。另外,这些与运动相关的β振荡活动神经元主要分布在STN中上部。UPDRS评分显示患者僵直、运动迟缓及震颤术后平均改善率分别为69.5%、54.6%和91.3%。结论:帕金森病患者STN中存在与运动相关的β振荡活动神经元,放电频率的变化可能在执行自主运动中起到重要作用。这些与运动相关的神经元主要分布在STN背旁侧,进一步证实该区域是运动区域,为DBS治疗PD最佳触点的选择提供依据。
陈志华,苏雅[10]（2015）在《视觉刺激情感变化β波同步分析》文中进行了进一步梳理针对由视觉刺激产生情感变化问题,运用事件相关去同步化和同步化方法分析不同情感的视觉刺激下左右脑前额和中央区域的活动状态和活动强度.通过去同步化和同步系数零一法标记特定时间段来判断受刺激阶段的活动状态,并在此基础上通过左右脑功率谱差值绝对值判断活动区域的强烈程度.结果表明视觉刺激为高兴时,男性和女性大脑活动区域相同但前额区域左右脑活动强度有区别;视觉刺激为不高兴时,男性两区域均为活动状态但强度有区别,女性两区域均为惰性状态.进而推断出:男性对高兴和不高兴的视觉刺激反应均比较明显而女性只对高兴的视觉刺激明显.
二、脑电事件相关去同步化和同步化活动与运动相关性作业（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、脑电事件相关去同步化和同步化活动与运动相关性作业（论文提纲范文）
（1）冰球运动员多目标追踪表现的EEG研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 多目标追踪范式 |
| 2.2 多目标追踪表现的影响因素 |
| 2.3 多目标追踪的理论基础 |
| 2.4 多目标追踪的神经生理机制 |
| 2.5 多目标追踪任务在体育运动领域的研究 |
| 2.6 脑电节律振荡活动的研究 |
| 2.7 小结 |
| 3 研究思路 |
| 4 研究一:运动速度对冰球运动员多目标追踪表现影响的EEG研究 |
| 4.1 研究目的 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.3 研究对象与方法 |
| 4.3.1 研究设计 |
| 4.3.2 研究对象 |
| 4.3.3 实验设备 |
| 4.3.4 刺激材料 |
| 4.3.5 实验任务 |
| 4.3.6 实验程序 |
| 4.4 数据的采集与处理 |
| 4.4.1 行为数据的采集与处理 |
| 4.4.2 EEG数据采集与处理 |
| 4.4.3 相关分析 |
| 4.5 研究结果 |
| 4.5.1 追踪正确率 |
| 4.5.2 高频alpha节律振荡活动 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 运动速度对冰球运动员的多目标追踪表现的影响 |
| 4.6.2 运动速度对冰球运动员高频alpha节律振荡活动的影响 |
| 4.7 小结 |
| 5 实验二运动方向对冰球运动员多目标追踪表现影响的EEG研究 |
| 5.1 研究目的 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.3 研究对象与方法 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 研究对象 |
| 5.3.3 实验设备 |
| 5.3.4 刺激材料 |
| 5.3.5 实验任务 |
| 5.3.6 实验程序 |
| 5.4 数据的采集与处理 |
| 5.4.1 行为数据的采集与处理 |
| 5.4.2 EEG数据采集与处理 |
| 5.4.3 相关分析 |
| 5.5 研究结果 |
| 5.5.1 追踪正确率 |
| 5.5.2 高频alpha节律振荡活动 |
| 5.6 讨论 |
| 5.6.1 运动方向对冰球运动员多目标追踪表现的影响 |
| 5.6.2 运动方向对冰球运动员高频alpha节律振荡活动的影响 |
| 5.7 小结 |
| 6 总讨论 |
| 7 结论 |
| 8 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）冰球运动员多目标追踪表现的EEG研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 多目标追踪范式 |
| 2.2 多目标追踪表现的影响因素 |
| 2.3 多目标追踪的理论基础 |
| 2.4 多目标追踪的神经生理机制 |
| 2.5 多目标追踪任务在体育运动领域的研究 |
| 2.6 脑电节律振荡活动的研究 |
| 2.7 小结 |
| 3 研究思路 |
| 4 研究一:运动速度对冰球运动员多目标追踪表现影响的EEG研究 |
| 4.1 研究目的 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.3 研究对象与方法 |
| 4.3.1 研究设计 |
| 4.3.2 研究对象 |
| 4.3.3 实验设备 |
| 4.3.4 刺激材料 |
| 4.3.5 实验任务 |
| 4.3.6 实验程序 |
| 4.4 数据的采集与处理 |
| 4.4.1 行为数据的采集与处理 |
| 4.4.2 EEG数据采集与处理 |
| 4.4.3 相关分析 |
| 4.5 研究结果 |
| 4.5.1 追踪正确率 |
| 4.5.2 高频alpha节律振荡活动 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 运动速度对冰球运动员的多目标追踪表现的影响 |
| 4.6.2 运动速度对冰球运动员高频alpha节律振荡活动的影响 |
| 4.7 小结 |
| 5 实验二运动方向对冰球运动员多目标追踪表现影响的EEG研究 |
| 5.1 研究目的 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.3 研究对象与方法 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 研究对象 |
| 5.3.3 实验设备 |
| 5.3.4 刺激材料 |
| 5.3.5 实验任务 |
| 5.3.6 实验程序 |
| 5.4 数据的采集与处理 |
| 5.4.1 行为数据的采集与处理 |
| 5.4.2 EEG数据采集与处理 |
| 5.4.3 相关分析 |
| 5.5 研究结果 |
| 5.5.1 追踪正确率 |
| 5.5.2 高频alpha节律振荡活动 |
| 5.6 讨论 |
| 5.6.1 运动方向对冰球运动员多目标追踪表现的影响 |
| 5.6.2 运动方向对冰球运动员高频alpha节律振荡活动的影响 |
| 5.7 小结 |
| 6 总讨论 |
| 7 结论 |
| 8 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）完全性胸段脊髓损伤后大脑静息态fMRI和EEG研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 研究背景 |
| 参考文献 |
| 第一部分 完全性胸段脊髓损伤后大脑MRI研究 |
| 前言 |
| 资料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 完全性脊髓损伤后大脑静息态EEG研究 |
| 前言 |
| 资料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第三部分 完全性脊髓损伤康复治疗后的纵向fMRI及EEG研究 |
| 前言 |
| 资料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 全文总结 |
| 综述 MRI和EEG技术在脊髓损伤后大脑重塑研究中的应用进展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫患者长程视频脑电图脑功率谱及相干性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫的脑电图特征及研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表文章情况 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）Orexin能信号系统对蓝斑底核和巨细胞网状核神经元网络的调控作用及行为学效应研究（论文提纲范文）
| 英文缩写一览表 |
| 英文摘要 |
| 中文摘要 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 Orexin能信号系统调节SLD神经元网络活动及脑功能状态的在体研究 |
| 2.1 实验材料和方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.3 讨论 |
| 第三章 Orexin能信号系统对SLD调控作用的行为学效应研究 |
| 3.1 实验材料和方法 |
| 3.2 结果 |
| 3.3 讨论 |
| 第四章 Orexin对巨细胞网状核神经元活动的调控作用及机制研究 |
| 4.1 实验材料和方法 |
| 4.2 结果 |
| 4.3 讨论 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 文献综述 Orexin神经系统维持睡眠/觉醒稳态的研究进展 |
| 参考文献 |
| 学习期间在投论文 |
| 致谢 |
（6）基于人格自评量表的精神分裂症患者及其一级亲属的脑电研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 文献回顾 |
| 1.精神分裂症的概念以及精神分裂症高危人群的界定 |
| 1.1 .精神分裂症的概念 |
| 1.2 .精神分裂症高危人群的界定 |
| 2.精神分裂症的人格测验量表及完成量表涉及的认知加工过程 |
| 2.1 .精神分裂症及其高危群体的人格测验 |
| 2.2 .完成自评量表时的认知加工过程 |
| 3.精神分裂症患者及其高危人群的相关脑电研究进展 |
| 3.1 .精神分裂症的神经电生理内表型 |
| 3.2 .精神分裂症的语义加工功能受损及其脑电特征 |
| 3.3 .精神分裂症及高危人群自我评价功能受损及其脑电特征 |
| 4.自陈量表式人格测验在征兵心理检测上的应用与未来发展 |
| 4.1 .自陈量表式人格测验在征兵心理检测上的应用 |
| 4.2 .自陈量表式人格测验作为心理选拔面临的挑战 |
| 4.3 .脑电技术应用于自陈量表式人格测验的认知监测 |
| 4.4 .基于脑电数据的机器学习应用于精神分裂症的识别分类 |
| 研究设计 |
| 第一部分 精神分裂症患者及其一级亲属静息态脑电异常改变的验证及指标提取 |
| 1.问题提出 |
| 2.对象 |
| 3.方法 |
| 4.结果 |
| 5.讨论 |
| 第二部分 精神分裂症患者及其一级亲属作答征兵心理检测自评量表时的脑电特征及指标提取 |
| 1.问题提出 |
| 2.对象 |
| 3.方法 |
| 4.结果 |
| 5.讨论 |
| 第三部分 基于静息态及自评量表任务态行为学及脑电特征的机器学习 |
| 1.问题提出 |
| 2.对象 |
| 3.方法 |
| 4.结果 |
| 5.讨论 |
| 第四部分 精神分裂症患者自我评价功能异常——作答自评量表时脑电异常的潜在机制探索 |
| 1.问题提出 |
| 2.对象 |
| 3.方法 |
| 4.结果 |
| 5.讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 个人简历和研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于任务运动行为模式及其脑电信号相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 人体运动行为捕捉技术 |
| 1.2.1 惯性运动捕捉技术概述 |
| 1.2.2 惯性运动捕捉技术的应用 |
| 1.2.3 自然交互体感运动捕捉的应用 |
| 1.3 脑电信号与任务运动行为相关特征 |
| 1.3.1 脑电信号概述 |
| 1.3.2 脑电信号的产生 |
| 1.3.3 脑电信号的采集 |
| 1.3.4 脑电信号的特点 |
| 1.3.5 脑电信号分析处理 |
| 1.3.6 任务运动事件相关的脑电信号 |
| 1.4 脑电信号与人体运动行为模式表征的相关性 |
| 1.4.1 脑电信号与想象运动特征相关性 |
| 1.4.2 脑电信号与实际运动相关性 |
| 1.4.3 脑电信号与任务运动行为事件解码 |
| 1.5 研究意义与创新点 |
| 1.5.1 研究目的与意义 |
| 1.5.2 主要创新点 |
| 1.6 本文研究路线及结构纲要 |
| 1.6.1 本文研究路线 |
| 1.6.2 本文的结构纲要 |
| 第2章 基于惯性技术的人体运动捕捉研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无线惯性技术运动捕捉系统 |
| 2.2.1 V.M.SENS惯性运动捕捉系统 |
| 2.2.2 惯性捕捉系统布置分析 |
| 2.3 人体运动姿态数学模型的建立 |
| 2.3.1 人体运动坐标系与模型构建 |
| 2.3.2 旋转矩阵的位姿描述 |
| 2.3.3 手臂运动方程建立 |
| 2.3.4 实验结果分析 |
| 2.3.5 OpenGL仿真实验平台 |
| 2.3.6 ADAMS三维人体模型驱动 |
| 2.4 对偶四元数分析 |
| 2.4.1 四元数的概念 |
| 2.4.2 对偶四元数运动学解析 |
| 2.4.3 肢体段手臂运动姿态分析 |
| 2.4.4 关节运动轨迹仿真分析 |
| 2.4.5 OpenGL仿真实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 自然交互体感动作捕捉技术的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自然体感运动捕捉系统 |
| 3.3 体感动作特征采集技术研究 |
| 3.3.1 获取人体骨骼姿态信息 |
| 3.3.2 改进Adaboost算法动作特征识别与分类 |
| 3.4 惯性技术运动捕捉与体感设备同时采集手臂运动信息 |
| 3.5 击球运动行为捕捉统计结果分析 |
| 3.5.1 实验方案设计 |
| 3.5.2 实验数据采集 |
| 3.5.3 实验数据分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 高尔夫运动员行为模式与事件相关脑电信号特征分析 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 推杆击球过程脑电信号采集与分析 |
| 4.2.1 实验方案设计 |
| 4.2.2 实验数据采集 |
| 4.2.3 脑电信号实验数据分析 |
| 4.3 推球运动行为特征与脑电信号相关性分析 |
| 4.3.1 推球事件时间分段与运动学数据协同分析 |
| 4.3.2 推球加速度统计分析 |
| 4.3.3 推球姿态动作轨迹分析 |
| 4.3.4 推球动作行为事件与脑电信号相关性分析 |
| 4.4 推球成功率与脑电ALPHA波相关性统计分析 |
| 4.4.1 左右脑电位Alpha波相关性统计分析 |
| 4.4.2 前额F3脑电位与左右脑区电位的统计分析 |
| 4.4.3 前额F4脑电位与左右脑区电位的统计分析 |
| 4.4.4 左顶P7脑电位与左右脑区电位的统计分析 |
| 4.4.5 右顶P8脑电位与左右脑区电位的统计分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 驾驶行为及其脑电信号特征的相关性研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 驾驶员脑电信号采集与分析 |
| 5.2.1 实验方案设计 |
| 5.2.2 驾驶员脑电信号采集 |
| 5.2.3 驾驶员脑电信号处理 |
| 5.2.4 脑电能量谱地形图分析 |
| 5.2.5 脑电信号相关性分析 |
| 5.3 驾驶员操作方向盘动作行为分析 |
| 5.3.1 驾驶行为数据采集 |
| 5.3.2 驾驶行为数据分析 |
| 5.3.3 驾驶姿态行为与脑电信号协同分析 |
| 5.4 操作方向盘左右转向行为与脑电信号相关性 |
| 5.4.1 左右转向行为的脑电信号分析 |
| 5.4.2 相关性分析方案设计 |
| 5.4.3 相关性分析模型建立 |
| 5.4.4 脑网络关联图分析 |
| 5.4.5 脑电功率图谱分析 |
| 5.4.6 三维脑电地形图分析 |
| 5.4.7 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究成果 |
| 6.3 工作展望 |
| 6.3.1 对人体运动捕捉技术的展望 |
| 6.3.2 人体任务运动行为与脑电信号的事件相关性研究 |
| 6.3.3 精细解码任务运动行为尺度和运动轨迹的相关脑电信号规律 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 |
（9）帕金森病丘脑底核β振荡活动与自主运动的相关性（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1.前言 |
| 2.资料与方法 |
| 3.结果 |
| 4.讨论 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表文章 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）视觉刺激情感变化β波同步分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 预备知识 |
| 2 方法 |
| 2.1 短时傅里叶变换 |
| 2.2 功率谱密度 |
| 2.3 ERD/ERS系数 |
| 2.4 研究方法 |
| 3 实验 |
| 3.1 测试者 |
| 3.2 实验准备 |
| 3.3 实验步骤 |
| 4 结果 |
| 5 结论 |
四、脑电事件相关去同步化和同步化活动与运动相关性作业（论文参考文献）
- [1]冰球运动员多目标追踪表现的EEG研究[D]. 张燕会. 上海体育学院, 2021(02)
- [2]冰球运动员多目标追踪表现的EEG研究[D]. 张燕会. 上海体育学院, 2021
- [3]完全性胸段脊髓损伤后大脑静息态fMRI和EEG研究[D]. 王文丽. 昆明医科大学, 2021(02)
- [4]伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫患者长程视频脑电图脑功率谱及相干性分析[D]. 僧军燕. 新乡医学院, 2021(01)
- [5]Orexin能信号系统对蓝斑底核和巨细胞网状核神经元网络的调控作用及行为学效应研究[D]. 冯慧. 中国人民解放军陆军军医大学, 2020(01)
- [6]基于人格自评量表的精神分裂症患者及其一级亲属的脑电研究[D]. 黄微. 中国人民解放军空军军医大学, 2019(06)
- [7]基于任务运动行为模式及其脑电信号相关性研究[D]. 纪俐. 东北大学, 2017
- [8]帕金森病丘脑底核β振荡活动与自主运动的相关性[J]. 崔青山,庄平,王云鹏,张宇清,李建宇,胡永生,李勇杰. 中华神经外科杂志, 2016(05)
- [9]帕金森病丘脑底核β振荡活动与自主运动的相关性[D]. 崔青山. 首都医科大学, 2016(11)
- [10]视觉刺激情感变化β波同步分析[J]. 陈志华,苏雅. 大连交通大学学报, 2015(04)