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《北京工业大学》 2017年
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基于ACT-R与fMRI融合的情绪与认知计算的信息加工过程研究

杨孝敬  
【摘要】:目的:为了理解情绪、认知和抑郁症交互作用关系,理解不同认知计算、不同情绪与认知、抑郁症患者完成不同情绪刺激下认知任务的神经机制;同时寻找一个适合分析BOLD信号数据的非线性动力学方法研究不同性别、不同年龄及抑郁症患者与正常对照组的差异,找出不同性别、不同年龄以及抑郁症患者和正常对照组的非线性动力学特征。方法:设计没有进位和退位的两位数加减法计算以及正性、中性和负性情绪刺激下加减法计算两个实验设计,分别采集来自在校大学生完成加减法计算任务、在校大学生完成不同情绪刺激下加减法计算及抑郁症患者和正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算任务的三套实验数据,依据脑信息学系统方法学原理,利用ACT-R meets fMRI技术,分别建立上述三套数据的高级认知信息加工假设模型并仿真,模拟反应时尽可能接近真实反应时数据,模拟BOLD信号变化率和真实BOLD信号变化率有效拟合。采用模糊近似熵方法对不同性别、不同年龄的抑郁症患者以及抑郁症患者和正常对照组的熵值之间差异进行分析和研究。结果:被试完成加法计算任务的反应时间比完成减法计算任务的反应时间短,被试完成加法计算任务的正确率比完成减法计算任务的正确率高;在校学生完成正性情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成中性情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成负性情绪刺激下加法计算任务的反应时间,同时在校学生完成正性情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成中性情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成负性情绪刺激下加法计算任务的正确率,减法计算任务亦有相似的行为数据结果,只是比对应的加法计算任务的行为数据更为显著;正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成中性情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成负性情绪刺激下加法计算任务的反应时间,正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成中性情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成负性情绪情绪刺激下加法计算任务的正确率,抑郁症患者组统计结果与正常对照组相似,且比正常对照组差异显著。不同性别的抑郁症患者组的模糊近似熵值之间没有显著性差异,其样本熵值也没有显著性差异,不同年龄抑郁症患者组的模糊近似熵值之间有显著性差异,而其样本熵值没有显著性差异,抑郁症患者的模糊近似熵值显著大于正常对照组的模糊近似熵值。结论:正常人完成减法计算任务采用的策略比完成加法计算任务采用的策略复杂,正常人具有正性情绪偏向和负性情绪偏离,而抑郁症患者则是正性情绪偏离和负性情绪偏向;模糊近似熵更适合处理fRMI BOLD信号数据。本文在研究方法上参考了国内外相关研究成果,依据脑信息学系统方法学原理,利用ACT-R平台建立相应的认知假设模型并仿真,同时对抑郁症患者和正常对照组完成不同情绪刺激下认知计算任务的信息加工过程从更细时间微粒上进行解释和验证。提出采用模糊近似熵方法研究不同性别、不同年龄以及抑郁症患者和正常对照组之间的差异。本文在研究内容上也是一种新的尝试,本文属于探索性研究。本文的主要创新点如下:1.针对被试完成加法计算和减法计算的任务信息加工过程差异问题,分别建立了对应的认知假设模型,模拟数据和真实数据的有效拟合,证明了假设模型的有效性。采用ACT-R建模的方式对加法计算和减法计算任务的信息加工过程差异性进行解释和验证,加法计算的处理可能运用了数字事实的检索和数字编码的数量操作两种机制,并且以前者为主;而减法计算的完成则以后者为主。该结果与Deheane提出的三联体模型相一致。2.针对正常人完成不同情绪刺激下加减法计算任务的差异问题,依据行为实验数据、事后问卷调查表结果,分别对其信息加工过程建立了对应的ACT-R模型。采用ACT-R结合fMRI技术对正常人完成不同情绪刺激下加减法计算任务之间的差异问题进行了分析和研究,提出了正常人具有正性情绪偏向和负性情绪偏离的特点。3.针对抑郁症患者具有情绪功能障碍和认知功能障碍问题,提出了抑郁症患者与正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算的ACT-R假设模型并进行了仿真验证。模拟数据和真实数据的有效拟合验证了假设模型的有效性,从更细的时间微粒上解释正常对照组和抑郁症患者完成不同情绪刺激下加法计算任务的脑区内部信息加工过程。4.针对不同性别、不同年龄的抑郁症患者及抑郁症患者和正常对照组的BOLD信号非线性动力学之间差异性问题,提出采用模糊近似熵的方法对其进行分析和研究,并与样本熵进行比较。结果表明,模糊近似熵更适合BOLD信号数据分析,从而可能为抑郁症患者的临床诊断和康复治疗提供了一个新的客观量化指标,为抑郁症患者的BOLD信号研究提供一个新的手段和方法。本文从计算机建模角度对抑郁症患者的情绪与认知功能障碍进行了研究,获得了一些结论,丰富了抑郁症、情绪和认知交互作用的研究内容,有利于从更细的时间微粒方面了解人脑内部各脑区信息加工过程与脑损伤的神经机制,同时也为抑郁症患者BOLD信号数据的非线性动力学研究提供了新的研究方法。
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:B842.6

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