基于实时fMRI解码与脑网络建模的听觉信息认知加工机理研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61503278
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    张高燕
  • 依托单位：
    天津大学
  • 学科分类：
    F0307.导航、制导与控制
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Exploring the cognitive processing mechanism for auditory information not only benefits the understanding of the brain’s auditory function, but also helps the diagnosis and treatment of auditory disorders induced by the impairment of central nervous system. This project aims to study the cortical representations of auditory information processing from the view of information decoding, and construct a network model of auditory information processing in the human brain. This study intends to employ the real time functional magnetic imaging (real time fMRI) technology to record the dynamic brain activities involved in auditory cognition online, and the multi-variate pattern analysis method to analyze the brain activation pattern and connectivity pattern underlie the auditory object and spatial location processing, as well as the dynamic changes of these patterns, and then construct the network model of temporal-spatial mapping between the brain activities and the auditory stimuli by using the dynamic causal network analysis. This study uses the real time scanning technology, cognitive decoding method and network modeling theory to reveal the neural mechanism underlie auditory information processing, promoting the understanding of auditory information processing theory, so as to apply it to the cause analysis of auditory disorders, and the search of possible approach for recovering the normal auditory function, meanwhile, this study also provides some theoretical reference for the computer simulation of human auditory system.
探索人类听觉信息认知加工机理不仅有利于揭示大脑听觉功能的奥秘,而且有助于中枢系统功能损伤引起的听觉障碍患者的诊断与治疗。本项目将从信息解码的角度研究听觉信息加工过程的皮层表征，构建人脑听觉信息加工的网络模型。研究中拟运用实时功能磁共振成像(real time fMRI)技术在线记录听觉认知脑活动的动态变化，并结合多变量模式分析方法解码听觉内容和方位信息加工的脑区激活模式、脑区连接模式并计算其动态变化，使用动态因果网络分析方法建立脑活动与听觉刺激之间时空映射的网络模型。本项目主要通过实时观测分析技术、认知解码方法和网络建模思想，揭示人脑听觉信息认知加工的神经机理，促进对听觉信息加工理论的理解，以期用于分析听觉障碍的起因及听觉功能恢复的可能途径，同时也为计算机实现人类听觉的模拟提供一定的理论借鉴。

结项摘要

探索人类听觉信息处理的神经机理不仅有利于揭示大脑听觉功能的奥秘,而且有助于中枢系统损伤引起的听觉障碍患者的诊断和干预。本项目利用具有高空间分辨率的功能磁共振成像(fMRI)技术和具有高时间分辨率的脑电（EEG）技术，对人脑感知处理听觉声音、听觉想象和听觉语音刺激数据进行采集；基于脑区激活模式及脑功能连接特征，结合多变量模式分类方法，分别解码听觉信息处理的关键脑区和脑连接，发现颞上回、颞上沟区域激活模式能够有效表征听觉类别信息，并且具有判别力的脑连接模式跨越左右半球，涉及颞上沟、海瑟回及前额叶等高级脑区。利用Granger因果模型和脑网络实时分析，构建了人脑对听觉信息处理的动态网络交互模型,发现人脑对听觉信息处理存在多阶段、动态分布式网络交互特性。总之，本项目主要通过时空观测分析技术、多变量解码方法和网络建模思想，揭示了人脑对不同听觉刺激信息的处理过程，研究成果为探究听觉障碍的起因及听觉功能恢复的可能途径提供了理论基础，同时也为计算机实现对人类听觉的模拟提供一定的理论借鉴。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
Semantic integration of audio-visual information of polyphonic characters in a sentence context: an event-related potential study
句子上下文中多音字视听信息的语义整合：事件相关电位研究
  • DOI：
    10.1007/s00221-017-4872-0
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Experimental Brain Research
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Hong Liu;Gaoyan Zhang;Baolin Liu
  • 通讯作者：
    Baolin Liu
Semantically Congruent Sounds Facilitate the Decoding of Degraded Images
语义一致的声音有助于解码退化图像
  • DOI：
    10.1016/j.neuroscience.2018.01.051
  • 发表时间：
    2018-05
  • 期刊：
    Neuroscience
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Lu Lu;Gaoyan Zhang;Junhai Xu;Baolin Liu
  • 通讯作者：
    Baolin Liu
Abnormalities of voxel-based whole-brain functional connectivity patterns predict the progression of hepatic encephalopathy
基于体素的全脑功能连接模式的异常可预测肝性脑病的进展
  • DOI：
    10.1007/s11682-016-9553-2
  • 发表时间：
    2017-06-01
  • 期刊：
    BRAIN IMAGING AND BEHAVIOR
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Zhang, Gaoyan;Cheng, Yue;Liu, Baolin
  • 通讯作者：
    Liu, Baolin
EEG SOURCE RECONSTRUCTION EVIDENCE FOR THE NOUN-VERB NEURAL DISSOCIATION ALONG SEMANTIC DIMENSIONS
沿语义维度的名词-动词神经分离的脑电图源重建证据
  • DOI：
    10.1016/j.neuroscience.2017.07.019
  • 发表时间：
    2017-09
  • 期刊：
    NEUROSCIENCE
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Zhao Bin;Dang Jianwu;Zhang Gaoyan
  • 通讯作者：
    Zhang Gaoyan
Cross-modal integration of polyphonic characters in Chinese audio-visual sentences: a MVPA study based on functional connectivity
汉语视听句子中多音字的跨模态整合：基于功能连接的MVPA研究
  • DOI：
    10.1007/s00221-017-5086-1
  • 发表时间：
    2017-09
  • 期刊：
    Experimental Brain Research
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Zhengyi Zhang;Gaoyan Zhang;Yuanyuan Zhang;Hong Liu;Junhai Xu;Baolin Liu
  • 通讯作者：
    Baolin Liu

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其他文献

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自然交互下人脑对言语信息处理的动态脑网络机制研究
  • 批准号：
    61876126
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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