基于加窗动态时间序列分析的运动员大脑可塑性研究

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近年随着脑科学和人工智能技术的快速发展,科学家迫切想要对大脑有更深层次的了解,脑可塑性的研究也变得越来越热门。运动员长期进行着有规律的训练,具有良好的专业技能,为研究大脑可塑性提供了理想样本。目前关于运动训练对大脑功能组织的时间动力学的认识仍然有限,本文将以不同训练阶段的小球类运动员为载体,结合大脑连通性和神经元自发活动,基于滑动窗相关法从时间尺度动态探究大脑可塑性,同时用信息熵理论对滑窗法的参数选取进行了讨论。主要工作如下:1.对小球类专业运动员、学生运动员和健康对照组的功能磁共振成像数据计算动态功能连接密度。利用方差分析、k-means聚类、马尔可夫链等方法对其进行分析,结果发现三组被试在双侧眶部额下回、右侧舌回、双侧中央后回、左侧中央旁小叶存在显著差异,同时专业运动员在大多数差异区功能连接密度的时间变异性有回归到健康被试水平的趋势。表明小球类运动训练会对大脑造成可塑性变化,同时不同训练阶段引起的动态脑适应波动具有差异性。2.对乒乓球专业运动员、大学生运动员和普通对照组的功能磁共振成像数据进行动态低频振荡振幅计算,方差分析结果显示在左侧小脑8区和左侧颞中回有显著差异,并且呈现出大学生运动员的低频振荡振幅变异性大于专业运动员大于普通对照组,专业运动员有回归于普通对照组的趋势。差异脑区的动态低频振荡振幅值与训练时长做相关分析发现在训练初期呈负相关,在训练后期无相关关系。表现出乒乓球运动可以带来大脑可塑性变化,并且在训练初期会加大运动与视觉相关脑区的自发活动变异性,到训练后期自发活动趋于稳定,表现出大脑资源节省化的特点。3.利用傅里叶变换对大脑功能磁共振成像数据进行时频转换,然后计算不同窗宽和不同步长时间窗的信息熵,以此评估滑动窗相关法窗宽与步长两个参数的选取。结果表明窗宽大于50TR之后基本可以排除虚假波动,在68TR后时间窗动态性和包含信号量之间达到一个较平衡的状态,大于90TR左右窗宽的时间窗基本丧失动态性特征。信息熵随步长的增大规律不太明显,但总的呈增加的趋势,但是针对我们的问题,选取出现峰值的小数值步长会更好。
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