大脑功能的复杂性需要多学科综合方法来阐明其规律。采用申请人总结的、行之有效的整体身心调节法,结合脑功能成像及其脑区间连通分析以及复杂网络等综合技术和方法,针对本领域尚未解决的一个关键问题- - "身心调节改变大脑静息态网络的信息加工模式"进行深入研究。对健康组和抑郁组被试进行调节前后的fMRI和PET/CT扫描、功能定位和脑区间连通分析,获得静息态下两组被试在特定区域的脑活动模式异同点以及脑区间的相互作用信息;在此基础上,再利用复杂网络中簇系数、度值、平均路径长度、网络连接强度以及局部和整体效率等参数描述静息态网络改变过程中的小世界特性变化,揭示脑内信息加工的模式和规律。本项目研究成果会对1) 理解身心调节改变大脑静息态网络的信息加工模式及其规律 2) 脑功能网络的小世界特性及其形成机制以及 3) 从脑网络信息模式角度为抑郁症诊断和评估提供新思路和理论依据。
body-mind training;resting state;brain imaging;complex networks;
采用整体身心调节法,结合脑功能成像及其脑区间连通分析以及复杂网络等综合技术和方法,针对本领域尚未解决的一个关键问题- - "身心调节改变大脑静息态网络的信息加工模式"进行深入研究。对比调节前后的fMRI和EEG结果,进行功能定位和脑区间连通分析,获得静息态下被试在特定区域的脑活动模式异同点以及脑区间的相互作用信息;在此基础上,再利用复杂网络中簇系数、度值、平均路径长度、网络连接强度以及局部和整体效率等参数描述静息态网络改变过程中的小世界特性变化,揭示脑内信息加工的模式和规律。本项目完成情况良好,共发表论文27篇,其中《美国国家科学院院刊》1篇,被美国《科学》正面评述。取得成果对1) 理解身心调节改变大脑静息态网络的信息加工模式及其规律 2) 脑功能网络的小世界特性及其形成机制以及 3) 从脑网络信息模式角度为认知障碍诊断和评估提供新思路和理论依据。