人体伤害性疼痛的特异性电生理指标检测与提取

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31200856
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0913.神经科学与心理学研究的新技术和新范式
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Pain is an unpleasant sensory and emotional experience that caused by the actual or potential tissue damage, or the description of such damage. It is the most commonly symptom in clinical practice, and a major health care problem worldwide. However, pain is a complex melange of sensation, emotion, experience, and so on. Therefore, there is a lack of an objective, quantifiable, and precise measurement of pain, which is highly needed to assess pain in various basic and clinical conditions..As a non-invasive and practical neuroelectrophysiological technique, multi-channel electroencephalography (EEG) is able to record the electrical activity, which is generated by the firing of neurons in the human brain. Considering the millisecond range temporal resolution, EEG has been widely used in various basic and clinical applications to reveal the neural mechanism of pain perception in the human brain..Using advanced signal processing techniques (including high-resolution time-frequency-space analysis, single-trial detection, and effective connectivity analysis), this project will (1) compare EEG responses elicited by nociceptive stimuli imposed on different sites in the human body, and (2) compare EEG responses elicited by sensory stimuli of different modalities (i.e., pain, audition, vision, and taction) to extract nociceptive-specific EEG biomarker. These extracted EEG biomarker will be cross-validated using a receiver operating characteristic (ROC) curve to assess its specificity and sensitivity..The findings of this project will expand the basic knowledge of brain process of nociceptive inputs, thereby providing the foundation for an objective, quantitative and precise nociceptive-specific biomarker. For the long-term, we may be able to establish an objective and quantitative EEG biomarker in clinical diagnosis to assess the intensity of pain sensation and evaluate the effect of pain treatment, thus helping release patients from pain.
疼痛是现实或潜在的组织损伤所造成的不愉快的感觉性和情绪性体验。疼痛是临床中最常见的症状之一,也是影响人类健康的一个世界性难题。然而,疼痛是受到感觉、情绪和经历等诸多因素影响的主观体验。其主观性给痛觉的客观评估和科学诊断造成了很大的困难。.脑电是一种反映大脑神经活动的生物电信号,具有非侵入和极高的时间分辨率等优点。因此,脑电被用于大量的基础和临床研究中,用于揭示人脑痛觉处理的神经机制。.本项目将运用先进的脑信号分析和处理技术(包括高精度的时频空分析,脑电信号单次提取,脑连通性分析等),比较①不同部位疼痛刺激的脑响应②不同感觉模态刺激的脑响应,整合并提取痛觉的电生理指标,并采用接受者操作特征曲线验证所提取的指标,衡量其有效性。.该项目将更深入地揭示人脑痛觉处理的神经机制,提出客观精确的痛觉电生理评价指标。其长期价值是为临床诊断中的痛觉评估和疗效评价提供客观的衡量指标,帮助缓解病人疼痛。

结项摘要

疼痛是与实际或潜在组织损伤相关的不愉快的感觉性和情绪性体验,其主观性给痛觉的客观评估和科学诊断造成了很大的困难。本项目通过改进脑电数据分析方法以及疼痛特异性电生理特征提取方法,对人脑处理痛觉的神经机制进行了深入研究,并取得了如下研究成果。.在疼痛机制研究方面,本项目运用较强烈的激光辐射热脉冲,选择性激活皮肤浅表层中的传导快疼的Aδ纤维和传导慢疼的C纤维,记录其诱发的脑响应活动,即激光诱发电位(laser-evoked potentials,LEPs)。基于此,我们精确提取了快疼诱发脑响应(Aδ-LEPs)中的六个稳定成分并分别评估了它们的特征,包括时域上的Aδ-N1、Aδ-N2、Aδ-P2和Aδ-P4波,以及时频域上alpha频段的事件相关去同步化和gamma频段的事件相关同步化。同时,我们优化了提取慢疼脑响应(C-LEPs)的实验范式和参数,观察到了两个稳定成分C-N2和C-P2波。由于LEPs既能用于探究伤害性感觉的外周传入和中枢加工机制,又能为慢性疼痛疾病的诊断提供新手段,因此我们对LEPs特征提取的相关结果有重要的科学价值和临床意义。此外,本项目开展了基于动物模型的疼痛机制研究。 以往研究大多认为:与人相似,激光诱发的大鼠脑响应也由Aδ-LEPs和C-LEPs组成。本项目通过一系列的实验验证和严密的逻辑推理,颠覆了这一传统认知,证明了大鼠LEPs的早期响应并非快疼脑响应,而是激光产生的超声波所诱发的声音脑响应。该研究工作得到了国际同行的极大肯定。.在数据分析方法改进方面,本项目开发或改进多种脑电分析方法,包括(1)运用事件相关电位特征单次提取技术挖掘脑电中的动态信息;(2)运用时频分析技术挖掘脑电中的节律信息;(3)运用多变量模式识别技术提取脑电中的模式信息;(4)运用改进的格兰杰因果分析方法提取脑电中的网络信息。其中,本项目通过运用事件相关电位特征单次提取技术,提取了疼痛诱发脑响应的单试次特征参数;基于单次脑响应特征与疼痛知觉的关联关系,采用分类和回归等算法,成功预测了人体疼痛知觉的强弱。该技术为疼痛的客观准确测量提供了重要保障,在基础和临床研究领域中都可能产生深远影响。.综上,本项目的研究深入揭示了人脑痛觉处理的神经机制,提出了客观准确的痛觉电生理评价指标及其相应的提取方法,为临床诊断中的痛觉评估和疗效评价提供了潜在的客观衡量指标及理论基础。

项目成果

期刊论文数量(36)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
慢性胃炎与舌苔相关性研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国中医药科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙祝美;李福凤;郭春荣;张伟妃
  • 通讯作者:
    张伟妃
Human brain responses to concomitant stimulation of Aδ and C nociceptors
人脑对 Aδ 和 C 伤害感受器同时刺激的反应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Neuroscience
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Cai, M M;Xiao, P;Luo, F;Iannetti, G D
  • 通讯作者:
    Iannetti, G D
Functional Features of Nociceptive-Induced Suppression of Alpha Band Electroencephalographic Oscillations
伤害性诱发的 Alpha 带脑电图振荡抑制的功能特征
  • DOI:
    10.1016/j.jpain.2012.10.008
  • 发表时间:
    2013-01-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF PAIN
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Hu, Li;Peng, Weiwei;Hu, Yong
  • 通讯作者:
    Hu, Yong
Primary sensory cortices contain distinguishable spatial patterns of activity for each sense
初级感觉皮层包含每种感觉的可区分的活动空间模式
  • DOI:
    10.1038/ncomms2979
  • 发表时间:
    2013-06-01
  • 期刊:
    NATURE COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    16.6
  • 作者:
    Liang, M.;Mouraux, A.;Iannetti, G. D.
  • 通讯作者:
    Iannetti, G. D.
基于时域分析法对运动员脉象的分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国运动医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周睿;李福凤;洪静;王忆勤
  • 通讯作者:
    王忆勤

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其他文献

疼痛相关高频振荡信号: 进展与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李镇江;张立波;张会娟;岳路鹏;胡理
  • 通讯作者:
    胡理
触觉信息处理及其脑机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    科技导报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周丽丽;姚欣茹;汤征宇;任巧悦;吕雪靖;胡理
  • 通讯作者:
    胡理
基于ANSYS的ECT阵列电极三维优化设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    传感技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王化祥;问雪宁;胡理
  • 通讯作者:
    胡理
基于ANSYS的ECT阵列电极三维优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    传感技术学报, 20(7):1639-1643,2007
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    问雪宁;王化祥;胡理
  • 通讯作者:
    胡理
经皮神经电刺激的镇痛机制及其临床应用
  • DOI:
    10.13294/j.aps.2017.0009
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    生理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤征宇;汪汇泉;夏晓磊;汤艺;彭微微;胡理
  • 通讯作者:
    胡理

其他文献

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胡理的其他基金

基于功能响应和人格特质的疼痛知觉预测研究
  • 批准号:
    31471082
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

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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