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语言区的多模态连接模式分析
其他题名Connectivity-based analysis of human language areas
张瑜
学位类型工学博士
导师蒋田仔
2011-11-25
学位授予单位中国科学院大学
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
关键词脑分区 功能连接 结构共变 稀疏表达 Broca区 梭状回 Brain Parcellation Functional Connectivity Structural Covariance Sparse Representation Broca’ s Region Fusiform Gyrus
摘要语言作为人类特有的一种高级认知功能,是人类文明交流和传承的重要手段。对于语言区的功能研究和定位,最初是从脑损伤模型开始的。1861年神经外科医生Paul Broca报道了一例由于左侧前额叶的严重损伤而导致患有语言表达障碍的失语症病人,从而确定了Broca区为人脑语言中枢。此外,同样基于脑损伤研究的Wernicke-Lichtheim-Geschwind (WLG)模型作为语言的脑神经基础的经典模型,确定了语言说话中枢Broca区和语言听觉理解中枢Wernicke区,以及连接两者的纤维束弓状束,在人类语言处理中的重要作用。近年来的影像学发展,特别是功能磁共振成像技术的成熟应用,使得我们能够更加准确的定位语言区,研究其参与语言处理的更精细的语言功能。在此研究中,我们利用静息态磁共振成像来研究语言中枢Broca区的分区模式、连接模式和功能组织模式。静息态磁共振成像测量人脑的自发脑活动,能反应大脑的核心组织模式,已被广泛应用于研究脑区间的功能整合和功能分离,近年来在脑区划分研究中也获得了越来越多的应用。在方法创新方面,本文主要基于静息态磁共振成像探索新的鲁棒分区方法,并将该类方法拓展到结构磁共振成像上,在获得更高的成像分辨率和信噪比的条件下研究大脑固有的结构组织模式。本文的主要成果如下: 1. 提出了基于稀疏表达的静息态分区方法。利用稀疏表达理论构建稀疏的相似图,并结合静息态磁共振成像特点,控制噪声对分区结果的影响,提出新的鲁棒的分区方法,可实现在个体上稳定且鲁棒的脑区划分。我们同时在模拟数据和多中心的真实数据上对该方法进行了测试:在模拟数据上,我们的方法表现出很高的分区准确性和抗噪性,与先前的方法相比有绝对的优势;在真实数据上,我们在内侧额叶和顶盖上获得了多中心一致的分区模式,且该模式不受不同特征信息和平滑核处理的影响。进一步,基于稀疏表达的思想,我们提出了多尺度稀疏图的分区方法,将原先的基于体素的稀疏相似图拓展到了基于子块的多尺度稀疏图。该方法在两种不同的模拟数据上都获得了很好的效果,分别应征了其在鲁棒性和多尺度特性上的优势。 2. 利用多尺度稀疏图方法研究人类语言中枢Broca区的功能组织模式,及在不同种族和文化环境影响下其组织模式的变化,包括子区的拓扑排布模式、功能连接模式和功能组织模式。结果发现在两组中国人群和德国人群上,Broca区存在非常一致的组织排布模式,从子区水平反映其拓扑结构、连接模式和组织模式在跨语言文化环境中的共性,可一定程度上反应人类语言在脑结构基础上的共性,为进一步理解和认识语言的神经机制提供了新的途径。 3. 提出了基于结构磁共振成像的新的分区方法,利用结构像的高分辨率和高图像质量,可用于研究之前的脑分区研究中存在信号缺失或图像变形的疑难脑区。首先,我们使用稀疏表达方法实现了基于结构共变的全脑分区,在多中心数据集上验证了分区模式的一致性,且在局部脑区上也验证了其跨模态一致性。其次,我们利用多尺度稀疏表达方法和领域结构组织信息来增强方法鲁棒性和减少对大数据集的依赖性,拓展分区方法在小被试群上的适用范围。最后,我们基于结构...
其他摘要The ability to acquire a new language is a unique and essential instinct of human brain. Chomsky proposed the hypothesis that all human languages shared a common design, called universal grammer, which supported the ability of learning a new language for both children and adults. However, the linguistic diversity has appeared in almost every aspect, including phonology, morphology, syntax and semantics. In order to achieve a better understanding of the linguistic universals and diversity, it is crucial to uncover the biological constraints underlying human language. In 1861, Paul Broca presented a patient who suffered from severe brain damage in the left prefrontal cortex and had difficulties in spoken language, which is called Broca’s aphasia today. This study has identified the crucial role of Broca’s region in language processing. In the last twenty years, the fast development of brain imaging techniques has provided great opportunities to study the neural basis of human language in vivo. Resting-state fMRI (rs-fMRI), which measures spontaneous fluctuations in BOLD signals, provides important insights into the core organization of the brain and is therefore a useful tool to study the intrinsic organization of lanuage areas. In this study, we have proposed a robust brain parcellation method based on rs-fMRI data and explored the cross-culture consistency in the intrinsic functional organization of Broca’s region. The main achievements of our study are as follows: 1. We proposed a robust parcellation method for rs-fMRI-based brain parcellation, which constructs a sparse similarity graph based on the sparse representation coefficients of each seed voxel and then uses spectral clustering to identify distinct modules. The robustness of our method was tested on both simulated and real rs-fMRI datasets. In particular, on simulated rs-fMRI data, sparse representation achieved good performance across different noise levels, including high accuracy of parcellation and high robustness to noise. On real rs-fMRI data, stable parcellation of the medial frontal cortex (MFC) and parietal operculum (OP) were achieved on three different datasets, with high reproducibility within each dataset and high consistency across these results. Besides, the parcellation of MFC was little influenced by the degrees of spatial smoothing. Furthermore, the consistent parcellation of OP was also well corresponding to cytoarchitectonic subdivisions and known somatotopic organ...
其他标识符201118014628074
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6400
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
张瑜. 语言区的多模态连接模式分析[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学,2011.
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