基于EEG-fMRI的青少年吸烟成瘾渴求神经机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771266
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0125.医学信息检测与处理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

As the largest tobacco producer and consumer of world, China has 350 million smokers, including 14 million young smokers. Annual smoking-attributable deaths in China is 1 million per year now, which will rise to more than 3 million in 2050 as young smokers reach their middle and old age. With the help of functional MRI (fMRI) and electroencephalogram (EEG) technology, our understanding of smoking addiction was improved. However, few studies used EEG-fMRI to investigate the neural physiological characteristics of young smokers, which may synthesize high spatial resolution in fMRI and high time resolution in EEG. Especially, the changes of craving and cognitive control performance in young smokers were unclear, which is the core issues of smoking addiction. In present study, the neurophysiological mechanism of cognitive behavior and cue-induced craving in young smokers will be investigated by using EEG-fMRI. The present study will improve the understanding of the mechanism of smoking addiction, which may help to try TMS and tDCs intervention and withdrawal of young smokers. It is consistent with the national research strategy of brain and provide the support of methodology and technical route of brain research.
作为世界最大的烟草生产国和消费国,我国约有3.5亿吸烟者,其中1400万为青少年吸烟者,每年因为吸烟相关疾病去世的人数超过100万人,随着现在的青少年吸烟者进入中老年,这一数字将在2050年增加为每年因吸烟去世300万人。借助功能磁共振和脑电技术,对于吸烟成瘾神经机制的研究与认识正在不断的深入。然而采用EEG-fMRI同步采集技术,综合功能磁共振的空间分辨率优势和脑电的时间分辨率优势,针对处于吸烟行为源头的青少年吸烟成瘾的核心问题,即持续存在的渴求的研究还比较少。本研究将选取青少年吸烟者作为研究对象,立足于EEG-fMRI方法,探讨青少年吸烟者大脑渴求的神经机制和认知表现,在系统层面上为揭示其神经生理学机制提供有价值的资料,以期更加深入理解青少年吸烟成瘾的机制,并尝试采用经颅磁刺激和经颅直流电刺激尝试加以干预,同时结合国家脑研究计划的展开,为相关脑机制的探究提供方法论和技术路线支持。

结项摘要

项目针对既定研究目标,以青少年吸烟者为研究对象,采用磁共振图像处理和脑电信号处理技术,围绕渴求的神经机制这一核心问题,开展了以下下三方面的工作:(1)青少年吸烟者大脑前额叶-纹状体回路白质的结构变化;(2)考察了青少年吸烟者在戒断和满足状态下奖赏加工和认知控制的变化;(3)发展了处理医学图像的深度学习方法。本项目开展期间,在NeuroImage、Human Brain Mapping及Addiction Biology等期刊发表SCI论文27篇(封面文章1篇),中文核心论文15篇(其中CSSCI收录论文1篇),会议论文1篇,专著1部,并获得内蒙古自治区自然科学奖二等奖一项。

项目成果

期刊论文数量(44)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
特征跟踪与模式匹配结合算法在海冰漂移检测中的应用研究
  • DOI:
    10.3788/lop56.161005
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王军凯;吕晓琪;张明;李菁;孟娴静;刘根旺
  • 通讯作者:
    刘根旺
基于改进R-FCN的遥感图像舰船检测
  • DOI:
    10.3788/lop56.162803
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王健林;吕晓琪;张明;李菁
  • 通讯作者:
    李菁
Convolutional Neural Network With Attention Mechanism for SAR Automatic Target Recognition
具有注意力机制的卷积神经网络用于SAR自动目标识别
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2020.3031593
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Ming Zhang;Jubai An;Da Hua Yu;Li Dong Yang;Liang Wu;Xiao Qi Lu
  • 通讯作者:
    Xiao Qi Lu
原发性失眠患者大脑背外侧前额叶的异常静息态功能连接
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国医学物理学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢东东;程永欣;王宪福;刘畅;崔永婷;田时雨;刘波;喻大华
  • 通讯作者:
    喻大华
基于改进ResNeXt的病理学图像乳腺癌分类研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛学猛;吕晓琪;谷宇;张宝华;张明;任国印;李菁
  • 通讯作者:
    李菁

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其他文献

基于压缩激励残差网络与特征融合的行人重识别
  • DOI:
    10.3788/lop57.181007
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邬可;张宝华;吕晓琪;谷宇;王月明;刘新;任彦;李建军;张明
  • 通讯作者:
    张明
基于图形处理器加速光线投射算法的多功能体绘制技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕晓琪;张传亭;侯贺;张宝华
  • 通讯作者:
    张宝华
局部心血管计算机断层扫描提取算法在病灶辅助诊断中的研究与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    任国印;吕晓琪;杨楠;喻大华
  • 通讯作者:
    喻大华
基于MIF文件实现HL7 V3消息解析器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    重庆医学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕晓琪;贾伟涛;谷宇;于宁
  • 通讯作者:
    于宁
基于可视化工具VTK的几何体构建技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    内蒙古科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕晓琪;李许峰;贾东征
  • 通讯作者:
    贾东征

其他文献

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AI技术路线图

吕晓琪的其他基金

基于物理模型的非刚性医学图像配准算法研究
  • 批准号:
    61179019
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于非刚性配准的多模医学图像融合技术研究
  • 批准号:
    60761002
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
远程医疗信息系统关键技术研究--医学图像压缩与融合算法研究
  • 批准号:
    60361002
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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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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