后扣带回皮层神经反馈训练:静息状态下大脑内在组织的揭示

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本文探讨了"论文研究 - 后扣带回皮层活动的实时功能磁共振成像神经反馈训练对静息状态下大脑内在组织的影响"。实时功能磁共振成像(rtfMRI)技术作为一种先进的神经影像工具,被用于指导参与者调控大脑特定区域,如后扣带回皮层(PCC)。PCC是默认模式网络(DMN)的核心组成部分,DMN在静息状态下负责执行背景认知功能,如自我意识和内部思考。 研究表明,通过神经反馈训练降低PCC的活动水平,观察到显著的拓扑变化。首先,PCC与DMN的其他外部节点,如上额额回(SFGmed)和海马旁回(PHG)的功能连通性减弱。这表明,PCC作为DMN的关键控制点,其活动的调节可能影响到与其他区域的信息交换和协调。 此外,研究发现SFGmed的节点特性表现出降低的趋势,这可能意味着其在信息处理和整合中的角色受到了抑制,而PHG的节点特性则呈现出与之相反的变化,暗示着可能有新的功能性活动模式或任务依赖性增强。这些结果揭示了神经反馈训练如何通过改变PCC的活动来调整大脑内在网络的动态平衡,尤其是对于DMN及其相关脑区的连接模式。 论文发表在《行为与脑科学》杂志(Journal of Behavior and Brain Science),2017年第7期,655-673页,进一步探讨了这一领域的重要发现。这项研究为理解大脑在静息状态下的组织结构和功能调控提供了新的见解,对于神经反馈疗法在治疗和认知训练中的潜在应用具有重要意义。它强调了神经反馈技术作为一种干预工具,可以引导大脑内部网络的可塑性,从而影响个体的认知过程。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行