李建福
- 作品数:4 被引量:4H指数:1
- 供职机构:电子科技大学生命科学与技术学院神经信息教育部重点实验室更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域:医药卫生生物学更多>>
- 基于表面的形态学分析在音乐家大脑结构磁共振成像中的应用
- 2015年
- 研究训练导致的脑可塑性变化对于理解人类大脑的功能是极其重要的,而音乐家的大脑是研究此类问题的一个理想模型。文章通过对性别年龄相匹配的16位音乐家和16位非音乐家大脑的结构磁共振成像进行基于皮层表面的脑形态学分析,统计对比了大脑皮层的一阶及二阶形态特征。结果显示:音乐家在枕上回、颞上沟、顶下小叶及中央旁小叶区域具有更大的皮层表面积;在胼胝体附近皮层展示出更高的平均皮层厚度;在枕叶、颞叶、额叶及顶叶中与视觉、躯体运动、情绪、运动控制、听觉及躯体感觉等功能相关的若干脑区,展示出更高的皮层形态复杂度。长期的音乐训练可能会使得音乐家大脑在基本的感知和运动系统,以及情绪相关脑区,具有更显著的皮层形态特征改善。这些结果为我们更好地理解音乐训练相关的大脑结构可塑性增添了新的证据。
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- 关键词:音乐训练
- 神经信息学与全球协调创新框架:概念、现状及发展构想被引量:3
- 2013年
- 脑研究是近年世界科学研究的中心问题之一,神经信息是贯穿多层次脑科学研究的一个纽带。由于大脑的高度复杂性,国际上启动了多个重大的脑科学计划,如何协调相关研究并整合其研究成果,真正为促进人类进步有所贡献,必须要有一个良好的协作平台和组织机构来协调各个单位与团队的研究。本文就国际性的神经信息学协调创新框架现状和国内情况及需求做了分析,并结合现状对搭建中国神经信息协调创新框架,提出了若干建议与构想。
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- 关键词:神经信息学
- 功能磁共振数据质量控制分析及实际应用
- 目的:功能磁共振数据质量的好坏直接关系到科研结果的可靠性,本研究欲通过长期的水模fMRI数据采集与离线分析,从理论和实际两方面说明文中质量控制分析的合理性及其在科研中的实用性。方法:通过GE MR750磁共振仪,使用头部...
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- 文献传递
- 复杂网络主成分分析的分类方法在音乐家白质可塑性研究中的应用被引量:1
- 2015年
- 人脑在多种时间和空间尺度上都是复杂网络,而复杂网络中往往包含着大量的连接信息。主成分分析(PCA)方法主要被用于从大量信息中提取重要特征,因而可以被用于探寻复杂网络中的一些重要信息。众所周知,音乐家是研究训练导致的脑可塑性问题的一个理想模型,探求音乐家脑网络的可塑性变化是非常有意义的。首先通过基于弥散加权成像(DWI)数据的纤维束追踪,构建了16位音乐家与16位非音乐家的脑白质结构网络;然后对两组人的整体脑网络进行了PCA分析,进而对得到的每个主成分做支持向量机(SVM)分类处理,得到分类效果最好的主成分;最终找出对此主成分贡献前1%的连接即为音乐家相对于非音乐家在大脑白质结构网络上发生改变的主要连接。本方法为组间复杂网络对比分析提供了一种基于PCA分类的新思路。基于上述思路,对于音乐家与非音乐家的脑白质结构网络对比分析,表明音乐家在运动、听觉、情绪和记忆等功能脑区表现出更高的脑区间信息传递效率;进而扩展了在网络层面对长期音乐训练改变音乐家白质可塑性问题的理解。
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