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时变动态贝叶斯网络模型及其在皮层脑电网络连接中的应用: 2016年; 大脑执行语言的发音需要顶叶、颞叶、额叶等多个脑区协同完成.皮层脑电具有高时间分辨率、较高空间分辨率和高信噪比等优势,为研究大脑的电生理特性提供了重要的技术手段.为了探索大脑对语言的动态处理过程,利用多尺度皮层脑电(标准电极与微电极)分析了被试在执行音节朗读任务时的皮层脑电信号的高频gamma段特征,提出采用时变动态贝叶斯网络构建单次实验任务的有向网络.结果显示该方法能够快速有效地构建语言任务过程中标准电极、微电极以及二者之间的有向网络连接,且反映了大规模网络(标准电极之间的连接)、局部网络(微电极之间的连接)以及大规模网络与局部网络之间的连接(标准电极与微电极之间的连接)随语言任务发生的动态改变.研究还发现,发音时刻之前与之后的网络连接存在显著性差异,且发音方式不同的音节网络间也存在明显差异.该研究将有助于癫痫等神经疾病的术前临床评估以及理解大脑对语言加工的实时处理过程.; 郭苗苗王昱婧徐桂芝Griffin MilsapNitish V.ThakorNathan Crone; 关键词：皮层脑电

基于脑电的复杂网络性别差异性研究被引量：1: 2014年; 人脑的生理结构和功能因性别不同存在很大差异,为了考察不同性别在脑网络研究中的差异性表现,本文利用复杂网络理论对20例健康被试者静息状态下的脑电数据在连续阈值区间内进行了脑网络构建和分析。结果发现:在所选阈值区间内女性组聚类系数、特征路径长度、网络平均度、效率都普遍高于男性组,与之前研究者所得结论具有一致性,而且不同阈值间脑网络拓扑属性差异极显著(P<0.01)。结果提示:性别差异在脑网络分析中是一个不容忽视的因素。在利用复杂网络手段诊断各类疾病时,将性别因素考虑在内,很可能可以提高基于脑网络分析手段对各类疾病诊断的准确率。; 徐桂芝付灵弟尹宁耿跃华于洪丽; 关键词：脑电性别复杂网络静息状态

基于卷积神经网络的胎儿二维超声图像丘脑横切面的自动识别: 2020年; 目的:胎儿二维超声图像不同切面的自动识别分类对于提高医生的工作效率具有十分重要的意义。方法:本文针对传统自动分类方法中需要先对图像进行细致分割再进行特征提取和分类识别、分类速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的胎儿二维超声图像中丘脑横切面的自动识别方法。通过对收集到的胎儿二维超声丘脑横切面进行图像增强等预处理,提出了改进的卷积神经网络算法。结果:该算法避免了对于二维超声图像复杂的前期预处理,可以直接输入原始的二维超声图像,具有很强的适应性和泛化能力。试验结果表明,该方法的识别准确率能达到94.81%。结论:此模型的提出,为医学影像自动识别技术提供了新的参考。; 丁春霞屈若为殷颖

基于脑疲劳的Delta-Gamma相位幅值耦合研究被引量：3: 2018年; 脑疲劳是大脑长期处于精神高度集中后机体无法专心高效率完成任务的一种状态,极度影响着人们的生活和健康。但至今都没有简便有效的检测方法,而近期研究发现,低频与高频之间的相位幅值耦合(PAC)可能与相关脑认知活动的信息交流整合有关,可为脑疲劳检测提供新信息。对疲劳前后低频delta节律和高频gamma节律采用相位幅值耦合方法进行研究,使用Neuroscan 64导脑电仪采集脑电并用配对t检验对14名被试结果进行统计分析,结果显示,全脑区90%以上的delta相位共同调制多个脑区的gamma幅值,其中对前额叶区、顶枕叶区、顶叶区的耦合作用在脑疲劳后发生显著性下降,而对额叶区的耦合作用则显著上升。研究表明,delta-gamma相位幅值耦合值能很好地预测脑疲劳引起的宏观行为表现变化能力,为脑疲劳的检测提供新指标。; 杨硕冀亚坤王磊郝鹏茹徐桂芝; 关键词：脑疲劳脑电

基于迁移学习算法的胎儿丘脑横切面的自动识别研究被引量：1: 2021年; 目的:基于迁移学习算法,研究胎儿丘脑横切面的识别方法。方法:提出一种直接作用于二维超声图像丘脑横切面的识别方法,通过改进深度网络的结构逻辑关系,设计并构建一种基于深度卷积神经网络VGGNet源网络和ImageNet源数据集的迁移学习算法结构VGG-19-GAP-TR预训练模型,用于胎儿丘脑横切面的识别。结果:设计的网络尽管深度不同,迁移学习算法能够有效提高胎儿丘脑水平横切面的识别效果,其识别准确率达到93.9%。结论:迁移学习算法将有助于医学计算界解决数据集有限的问题,促进深度学习在医学领域的应用发展。; 丁春霞屈若为殷颖; 关键词：超声医学图像处理

基于脑电和磁刺激的脑功能网络研究被引量：3: 2015年; 大脑的结构和功能具有高度复杂性,其功能执行需要依赖于脑功能区之间的相互作用所构成的网络实现.脑电(EEG)作为一种无创医学检测技术因包含了大量的生理、病理信息且能够反映大脑的功能活动状态,被广泛应用于脑科学以及认知神经科学的研究中.经颅磁刺激(TMS)技术作为一种新型的刺激方式,因具有众多显著优势被应用于临床研究并在人体神经功能调控、疾病治疗以及康复理疗等方面表现出很好的应用前景.鉴于此,本文首先分析了脑网络研究的必要性及迫切性,回顾了近年来国内外基于EEG、功能磁共振成像(f MRI)等技术的脑功能网络研究成果,重点介绍了基于EEG和TMS技术的脑功能网络的构建与分析,最后对脑网络研究中存在的问题及该领域面临的挑战进行了讨论.; 付灵弟徐桂芝郭苗苗尹宁于洪丽; 关键词：脑电经颅磁刺激

基于格兰杰因果关系磁刺激穴位对亚健康失眠的脑功能网络分析被引量：8: 2018年; 脑功能网络是揭示大脑精神活动的重要体现,对于亚健康失眠的脑网络分析具有重要意义。利用格兰杰因果关系算法建立脑功能有向网络实现了各级脑电之间的有向信息连通,更是对失眠基于脑电的探究。本文利用Neuroscan128导脑电实验仪采集9名失眠被试的32导脑电信号,然后基于格兰杰因果关系方法计算32导脑电极在时间序列上的有向连接关系,同时运用贝叶斯信息准则和F统计量检验每个连接值的统计显著性,再利用磁刺激穴位的方法刺激失眠被试,获得不同状态下脑功能网络的有向连接图,并对其进行分析。结果表明,磁刺激神门、内关和三阴交穴后较刺激前,大脑额叶、中央区和左颞叶内部以及脑区之间的连接有所增加;而枕叶、右颞叶内部以及脑区之间的连接有所减少。磁刺激穴位治疗亚健康失眠具有重要的研究意义,本研究得到的相应结果为其提供依据。; 郑威于洪丽丁卫国吴霞徐桂芝郭磊陈静魏丽; 关键词：失眠格兰杰因果关系贝叶斯信息准则

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国家自然科学基金(51377045)