老化对视觉注意调控网络的影响

目的 老龄化是日益严重的社会性问题。老年人的认知功能，如注意等，出现了明显的衰退。探究老化过程中视觉注意调控网络的改变有助于理解老年人认知功能衰退的神经机制，并为寻找潜在的干预方式提供理论基础。方法 本研究采用经典的双目标注意任务：被试仅需全程注视屏幕中心的黑十字。黑十字左右两侧13.5°视角度会呈现两个相同的视觉圆点，800~1 200 ms后其中随机一个目标会发生改变或者不变。通过采集该视觉注意任务期间的脑电活动信号，比较青年人与老年人在视觉目标改变和不变两种条件下的大脑活动。结果 实验发现在青年人中，额叶、顶叶和颞叶等脑区的电极记录到的神经电活动特征对视觉目标是否改变存在显著性差别，而老年人的脑活动对该视觉目标改变无显著性变化。此外，还发现该脑网络的变化在青年人和老年人中均存在性别差异。结论 注意任务下老年人脑网络难以对外界视觉信息输入做出及时响应，老化过程伴随视觉注意调控网络（额叶、顶叶和颞叶等）功能的衰退，该脑网络的变化存在性别差异。本研究为老化引起视觉注意调控网络损伤提供了新的证据。     

综述: 知觉相关的神经振荡-外界节律同步化现象

具有特定频率的节律性刺激能同步大脑内相应频率的神经振荡,使神经活动与外界刺激发生相位锁定,称之为神经振荡-外界节律同步化(neural entrainment).这种同步化的现象伴随着大脑内神经元集群兴奋水平的周期性波动,并与节律信息加工、知觉及注意等认知过程存在关联.得益于其非侵入、易操作以及能有效调控神经活动的特性,神经振荡-外界节律同步化成为了研究神经振荡与知觉和认知功能关系的有力手段,也为认知障碍诊断及干预提供了新的思路和方法.     

视觉信号在中枢的整合：同步振荡产生的机理和功能

神经系统内各信息通道的信号间如何整合？一个可能的途径就是通过同步振荡来协调。本文对同怕研究进展作了回顾,侧重介绍了视皮怪内同步振荡的提出、实验依据、产生的机理和功能意义,并对可能的进展作了展望。     

神经振荡及其在神经精神疾病机制研究中的应用

神经振荡反映了大脑神经元集群的同步化活动。哺乳动物的海马体、丘脑、皮质等脑区中的神经振荡在空间定位、导航、记忆等复杂认知过程中发挥至关重要的作用。在多种精神疾病中,神经振荡的损伤及其耦合同步性下降是导致认知障碍的关键。本文综述了神经振荡的微观机制和生理功能的研究进展,介绍了尖波涟漪、gamma振荡和睡眠纺锤波在重性抑郁障碍、精神分裂症、阿尔茨海默病等多种神经精神疾病下的异常改变,并对神经振荡作为临床诊疗靶点的应用潜力做出评估和展望。     

神经耦合振荡的量子孤波分析

为了分析神经耦合振荡产生频率同步的原因,在神经信息波动方程孤立子解的基础上讨论了神经耦合振荡方程组的稳定解。分别从同地和异地耦合孤波的同相和反相四种情况给出了孤波之间距离随时间的变化规律。阐述了大脑视觉皮层神经元集群之间的耦合振荡在神经孤波模式下呈现出的波粒二象性,体现了知觉具有量子化的特点。因而神经振荡必将引发集体突发,形成脑波频率同步。     

与突触可塑性相关的神经振荡和信息流研究

作为一种有节律的神经活动,神经振荡现象发生在所有的神经系统中,例如大脑皮层、海马、皮层下神经核团以及感觉器官.本综述首先给出了已有的研究结果,即基于theta和gamma频段的同步神经振荡揭示了认知过程的起源与本质,如学习与记忆.然后介绍了关于神经振荡分析的新技术和算法,如表征神经元突触可塑性的神经信息流方向指数,并例...     

条件化恐惧记忆消退的神经振荡机制

恐惧作为个体应对内外界危险因素形成的自我保护机制的一部分,在生物体的生存中发挥着重要作用.但过度的恐惧不仅对个体生存无益,反而易引发创伤后应激障碍、焦虑等精神疾病,严重影响个体生活质量.临床上通常采用基于行为学研究结果的暴露疗法对恐惧相关疾病进行治疗,然而在患者处于治疗环境之外的时候,上述症状经常会复发.因此,解析恐惧记忆相关神经环路内信息处理的神经机制,对于理解这些疾病的发生发展,寻求切实有效的治疗方案至关重要.大量研究表明与恐惧记忆消退相关的脑区主要涉及杏仁核、内侧前额叶和海马.在恐惧消退的过程中,这3个脑区表现出特定的神经振荡模式,而且这些活动也具有同步性,构成了恐惧记忆成功消退的神经基础.未来可利用基于神经神经振荡的无创性脑刺激手段干预恐惧记忆消退的神经环路,以促进恐惧记忆的消退并避免复发,为恐惧相关障碍的临床治疗提供重要的科学依据.     

脑源性神经营养因子基因多态性与注意缺陷多动障碍的关联性研究

目的：探讨脑源性神经营养因子（Brain-derivedneurotrophicfactor,BDNF）G196A、C270T及Val66Met3个单核苷酸多态性（SNP）位点与注意缺陷多动障碍（ADHD）的关系。方法：选取无亲缘关系的ADHD患者共114例,健康对照共96例。采用聚合酶链反应-限制性片段长度多态性（PCR-RFLP）技术检测G196A、C270T和Val66Met3个多态性位点的多态性,采用HaploView4.0及SPSS13.0软件进行连锁不平衡分析并比较两组基因型分布和等位基因频率。结果：BDNF三个多态性位点基因型及等位基因频率分布均符合Hardy-Weinberg定律。ADHD组G196A和C270T多态性位点分布与正常对照组比较差异无统计学意义,而BDNF基因Val66Met位点的基因型及等位基因频率分布在ADHD组与对照组存在显著性差异（p〈0.05）,ADHD组Val66Met位点的等位基因G（Val）频率显著高于正常对照组。结论：BDNF基因Val66Met多态性可能与ADHD发病有关,携带有Val66Met多态性位点G等位基因的个体可能更容易产生ADHD。     

脑源性神经营养因子基因多态性与注意缺陷多动障碍的关联性研究

目的:探讨脑源性神经营养因子(Brain-derivedneurotrophicfactor,BDNF)G196A、C270T及Val66Met3个单核苷酸多态性(SNP)位点与注意缺陷多动障碍(ADHD)的关系。方法:选取无亲缘关系的ADHD患者共114例,健康对照共96例。采用聚合酶链反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)技术检测G196A、C270T和Val66Met3个多态性位点的多态性,采用HaploView4.0及SPSS13.0软件进行连锁不平衡分析并比较两组基因型分布和等位基因频率。结果:BDNF三个多态性位点基因型及等位基因频率分布均符合Hardy-Weinberg定律。ADHD组G196A和C270T多态性位点分布与正常对照组比较差异无统计学意义,而BDNF基因Val66Met位点的基因型及等位基因频率分布在ADHD组与对照组存在显著性差异(p<0.05),ADHD组Val66Met位点的等位基因G(Val)频率显著高于正常对照组。结论:BDNF基因Val66Met多态性可能与ADHD发病有关,携带有Val66Met多态性位点G等位基因的个体可能更容易产生ADHD。     

基于初级视觉皮层的同步振荡目标检测模型

提出一种基于初级视觉皮层的目标检测模型,该模型只采用方位选择性细胞和皮层内水平连接等Ｖ１基本单元,它以链码表示的目标轮廓作为知识,允许该知识以时间脉冲的形式控制Ｖ１区内神经细胞的动态活动,使与知识轮廓形状相符合的轮廓内的细胞进入同步振荡状态,实现对视野中特定目标轮廓的识别。计算机仿真结果表明,在较高级皮层的“知识”控制之下,初级视觉皮层结构上实现简单的目标检测是可行的。     

Methods to Test Visual Attention Online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative data samples than can typically be collected on college campuses. However, before such methods can be widely adopted, a number of technological challenges must be overcome – in particular in experiments where tight control over stimulus properties is necessary. Here we present methods for collecting performance data on two tests of visual attention. Both tests require control over the visual angle of the stimuli (which in turn requires knowledge of the viewing distance, monitor size, screen resolution, etc.) and the timing of the stimuli (as the tests involve either briefly flashed stimuli or stimuli that move at specific rates). Data collected on these tests from over 1,700 online participants were consistent with data collected in laboratory-based versions of the exact same tests. These results suggest that with proper care, timing/stimulus size dependent tasks can be deployed in web-based settings.     

A Neurodynamical Model of Visual Attention: Feedback Enhancement of Spatial Resolution in a Hierarchical System

Human beings have the capacity to recognize objects in natural visual scenes with high efficiency despite the complexity of such scenes, which usually contain multiple objects. One possible mechanism for dealing with this problem is selective attention. Psychophysical evidence strongly suggests that selective attention can enhance the spatial resolution in the input region corresponding to the focus of attention. In this work we adopt a computational neuroscience perspective to analyze the attentional enhancement of spatial resolution in the area containing the objects of interest. We extend and apply the computational model of Deco and Schürmann (2000), which consists of several modules with feedforward and feedback interconnections describing the mutual links between different areas of the visual cortex. Each module analyses the visual input with different spatial resolution and can be thought of as a hierarchical predictor at a given level of resolution. Moreover, each hierarchical predictor has a submodule that consists of a group of neurons performing a biologically based 2D Gabor wavelet transformation at a given resolution level. The attention control decides in which local regions the spatial resolution should be enhanced in a serial fashion. In this sense, the scene is first analyzed at a coarse resolution level, and the focus of attention enhances iteratively the resolution at the location of an object until the object is identified. We propose and simulate new psychophysical experiments where the effect of the attentional enhancement of spatial resolution can be demonstrated by predicting different reaction time profiles in visual search experiments where the target and distractors are defined at different levels of resolution.     

视觉拥挤效应的神经机制

当出现在边缘视野的一个物体被周围其他物体包围时,视觉系统对它的识别会很困难,这种现象叫做视觉拥挤效应.研究拥挤效应既有利于理解人类进行客体识别的过程,也对治疗黄斑变性、弱视和阅读障碍等视觉病变有显著的临床意义.自拥挤效应被提出以来,对拥挤效应的特性、神经机制和影响因素等都做了深入地研究.本文将系统地综述拥挤效应的研究进展,包括其特性、现有的理论假设、计算模型、可能涉及的大脑区域以及近年来利用知觉学习消除拥挤效应的一些工作,最后对该领域的未来发展给出建议.尽管在这个领域已经获得了丰富的成果,但在许多问题上仍有争议,未来还需要更为巧妙的设计和精确的技术进一步解决这些问题.     

睡眠剥夺中感觉运动皮层和视觉皮层神经活动及警觉水平的改变

在睡眠剥夺(sleep deprivation, SD)过程中,人类大脑的神经活动和警觉水平如何受到影响,尤其是感觉运动和视觉系统,目前仍是研究的热点。静息状态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rfMRI)作为一种反映人脑自发活动的非侵入式成像技术,在睡眠剥夺的研究中得到了广泛应用。本研究采用9次重复rfMRI和心理运动警觉任务(psychomotor vigilance task,PVT),以探索23名志愿者在整个36小时的睡眠剥夺过程中神经活动和警觉水平的变化。我们采用基于PVT的平均反应时间(mean reaction time, MRT)和失效率(lapses ratio, LR)评估警觉水平的变化。我们采用基于rfMRI的区域同质性(region homogeneity,ReHo)和低频波动幅度(amplitude of low frequency fluctuation,ALFF)评估大脑神经活动变化。结果表明,感觉运动网络(sensorimotor network, SMN)和视觉区域(visual network, VN)是受到睡眠剥夺影响最严重的区域。我们采用组独立成分分析(Group Independent component analysis, GICA)将视觉相关区域划分为视觉I区、视觉II区、视觉关联区,并从解剖自动标记(Anatomical automatic labeling,AAL)模板中提取运动感觉相关区域,包括中央前/中央后回、中央旁小叶和辅助运动区。我们发现,睡眠剥夺后16 - 30小时脑神经活动及警惕性下降。我们采用2×3重复测量方差分析,探讨睡眠压力、昼夜节律及其交互作用对感觉运动相关和视觉相关脑区神经活动的影响。我们观察到睡眠压力与交互作用对感觉运动相关区域和视觉相关区域有显著影响。我们采用皮尔逊相关系数评估警觉水平变化与感觉运动相关和视觉相关脑区神经活动变化的关系。睡眠剥夺期间所有感觉运动相关区域的神经活动变化与警觉变化均存在显著的相关关系。我们的研究结果证实,睡眠剥夺从第一天24：00开始改变SMN和VN的警戒水平和神经活动,睡眠压力和昼夜节律在睡眠剥夺期间调节SMN和VN的神经活动。此外,昼夜节律的效应受到睡眠压力的显著调节。感觉运动相关区域和视觉相关区域的增强导致他们远程连接的减弱,这可能是睡眠剥夺期间响应时间变慢的原因。     

Oscillations and Irregular Emission in Networks of Linear Spiking Neurons

The dynamics of a network of randomly connected inhibitory linear integrate and fire (LIF) neurons (with a floor for the depolarization), in the presence of stochastic external afferent input, is considered in various parameter regimes of the neurons and of the network. Applying a technique recently introduced by Brunel and Hakim, we classify the regimes in which such a network has stable stationary states and in which spike emission rates oscillate. In the vicinity of the bifurcation line, the oscillation frequency and its amplitude are computed and compared with simulations. As for leaky IF neurons, the space of parameters can be compacted into two. Yet despite significant technical differences between the two models, related to both the different dynamics of the depolarization as well as to the different boundary conditions, the qualitative behavior is rather similar. The significance of LIF neurons and of the differences with leaky IF neurons is discussed.