自然交互下人脑对言语信息处理的动态脑网络机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61876126
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0609.认知与神经科学启发的人工智‍能
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Exploring the neural mechanism of speech information processing in the brain during natural interaction is significant for the improvement of early diagnosis and intervention of speech dysfunction in brain diseases, and also the development of brain-inspired speech analytical technology and artificial intelligence. In this project, we design two experiments of speech perception and speech production under the background of natural interaction, combine the characteristics of high spatial resolution of functional magnetic resonance imaging (fMRI) with the advantage of high time resolution of electroencephalogram (EEG) source reconstruction and source information flow analytic technique, make use of dynamic brain network modeling idea, to investigate the dynamic characteristics of brain region, brain connectivity among large-scale networks, and brain connectivity within the core sub-network from the spatial and temporal domains simultaneously. Finally, through the joint analyses of speech perception and speech production processes, we intend to reveal the spatiotemporal dynamic mechanism of brain network during speech information processing. In this project, we use the spatiotemporal combination and dynamic analysis as technical features, and investigate the speech interaction procedure from the perspective of network, breaking through the limit of left brain idea in previous cognitive models. The results are expected to promote the cognitive understanding of speech interaction, and provide referential theory of cognitive mechanism for rehabilitation of speech dysfunction in brain diseases and advance in human-computer interaction technology.
探索自然交互下言语信息处理的脑神经机制,不仅有利于提高言语功能障碍脑疾病的早期诊断和干预,对人机交互中类脑语音分析技术的发展和人工智能的进步也具有重要意义。本项目以自然交互为背景,以言语感知和言语产生过程为两个分支设计认知实验;结合功能磁共振成像高空间分辨率的特点,发挥脑电溯源-源信息流分析技术高时间分辨的优势,基于动态脑功能网络建模思想,从空间域和时间域同时探究自然交互过程中脑区活动、全脑大尺度网络间连接、核心子网络内脑连接的动态变化特性。最后,通过对言语感知和言语产生过程联合分析,深入解析人脑对言语信息处理的时空动态脑网络机制。本项目以时空联合和动态分析为技术特色,以网络的观点探究言语交互过程,突破以往以左脑为主的认知模型限制,研究成果有望促进对言语交互过程在认知层面的理解,以期为言语功能障碍脑疾病的康复和人机交互技术的进步提供可借鉴的认知机理理论。

结项摘要

探索自然情景下言语信息处理的脑神经机制,不仅有利于提高言语功能障碍脑疾病的早期诊断和干预,对人机交互中类脑语音分析技术的发展和人工智能的进步也具有重要意义。本项目基于自然刺激范式设计了言语感知和言语产生脑认知实验,探究自然言语感知和产生过程的脑神经动态机制。建立了一套信噪比优良的脑神经数据库;提出了基于多被试超对齐的脑电-语音神经耦合建模算法,面向自然刺激的脑状态建模方法和脑功能网络构建方法;揭示了自然连续言语感知和言语产生过程的关键脑区、大尺度脑网络,核心子网络及其动态交互过程;发现无论是言语感知还是言语生成过程都受到高级认知自上而下的调控,这些调控与内在的语言学知识、当前的实验任务以及目标预期有关;最后,构建了言语生成与感知的神经功能模型,将言语生成与感知整合在统一的预测编码框架。本项目以时空联合和动态分析为技术特色,以网络的观点探究了言语交互过程,突破了以往以左脑为主的言语认知模型的限制,加深了我们对自然情景下语音信息处理机制的理解。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(1)
Tracking the Dynamic Functional Network Interactions During Goal-Directed Auditory Tasks by Brain State Clustering
通过大脑状态聚类跟踪目标导向的听觉任务期间的动态功能网络交互
  • DOI:
    10.3389/fnins.2019.01220
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Frontiers in Neuroscience
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Zhang Gaoyan;Li Yuexuan;Zhang Jinliang
  • 通讯作者:
    Zhang Jinliang
Inferring Brain State Dynamics Underlying Naturalistic Stimuli Evoked Emotion Changes With dHA‑HMM
使用 dHA™HMM 推断自然刺激引发的情绪变化背后的大脑状态动态
  • DOI:
    10.1007/s12021-022-09568-5
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Neuroinformatics
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Chenhao Tan;Xin Liu;Gaoyan Zhang
  • 通讯作者:
    Gaoyan Zhang
Investigation of functional brain network reconfiguration during exposure to naturalistic stimuli using graph-theoretical analysis
使用图论分析研究自然刺激下的功能性大脑网络重构
  • DOI:
    10.1088/1741-2552/ac20e7
  • 发表时间:
    2021-10-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF NEURAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Zhang,Gaoyan;Liu,Xin
  • 通讯作者:
    Liu,Xin
Revealing the Dynamic Brain Connectivity from Perception of Speech Sound to Semantic Processing by EEG
通过脑电图揭示从语音感知到语义处理的动态大脑连接
  • DOI:
    10.1016/j.neuroscience.2019.07.023
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Neuroscience
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Zhang Gaoyan;Si Yuke;Dang Jianwu
  • 通讯作者:
    Dang Jianwu
Detection of Brain Network Communities During Natural Speech Comprehension From Functionally Aligned EEG Sources.
在自然语音理解过程中从功能对齐的脑电图源检测大脑网络群
  • DOI:
    10.3389/fncom.2022.919215
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Zhou, Di;Zhang, Gaoyan;Dang, Jianwu;Unoki, Masashi;Liu, Xin
  • 通讯作者:
    Liu, Xin

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其他文献

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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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  • 项目类别:
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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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