项目名称: 脑低频振荡信号的神经和代谢机制研究

项目编号: No.61473305

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 刘亚东

作者单位: 中国人民解放军国防科技大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 本研究以SD大鼠运动感觉皮层和猫初级视觉皮层为实验模型,采用内源光学功能成像、微电极阵列、激光多普勒等作为观测手段,研究脑皮层内源性低频振荡的形成、维持以及多脑区同步机制。重点研究:(1)低频振荡的时空分布在去氧血红蛋白浓度、血流量、局部场电位、神经元群发放等信号中的异同;(2)采用因果分析等技术研究低频振荡的神经代谢机制,明确利用代谢的低频振荡信号进行功能连接研究的合理性;(3)抑制性中间神经元在局部皮层振荡形成和维持过程中的作用,得到从种子点到最终脑功能区内大范围同步过程中抑制性神经元活动的时空扩散过程;抑制性中间神经元在多脑区振荡同步中的作用;(4)探索外界刺激对低频振荡可能的调制途径,重点研究运动感觉通道刺激强度、视觉通道特征捆绑对低频振荡呈现和同步可能的调制。研究对于脑功能连接、皮层信息处理及编码等科学问题具有理论和实践意义。

中文关键词: 脑低频振荡;脑功能成像;同步;抑制性神经元

英文摘要: This study focuses on the neural and metabolic mechanism of low frequency oscillations(LFO) and their synchronization among distinct brain regions. The somatosensory area of SD rat and visual area of cat are exploited as experimental model. Intrinsic optical imaging, microelectrode array and laser Doppler veocimeter are used as image technique. The main goals are: (1)The difference of spatiotemporal architectures of LFO among deoxyhemoglobin level,blood flow ,local field potential and spike.(2) The neural and metabolic mechanism of LFO is to be explored by using the Granger Causality model. It aims to clarify the rationality of general functional connectivity analysis methods based on metabolic LFO. (3) The function of inhibitory interneuron in the shaping and maitaining of LFO. Achieving the intact spatiotemporal activation spread processing of inhibitory interneuron from the seeds to whole observed regions.The function of inhibitory interneuron in synchronization of LFO among distinct areas. (4) To explore the possible modulation of LFO by external stimuli.Highlight the modulation by strengh of stimuli in somatosensory channel and feature binding in visual channel in the present and synchronization of LFO. This study has the theoretical and practical value for investigation of the brain functional connenctivity and cortical information coding and processing.

英文关键词: low frequency oscillations of brain;functional brain imaging;synchronization;inhibitory neuron

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【ICLR2022】Vision Transformer 模型工作机制的最新理论
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月19日
类脑超大规模深度神经网络系统
专知会员服务
56+阅读 · 2022年1月21日
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月20日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年8月1日
智源发布!《人工智能的认知神经基础白皮书》,55页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2020年12月18日
【NeurIPS 2020】视觉注意力神经编码
专知会员服务
41+阅读 · 2020年10月4日
【干货】人类海马体精细亚区加工工作记忆的神经动力学机制
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月8日
脉冲神经网络(SNN)概述
人工智能前沿讲习班
60+阅读 · 2019年5月30日
【AAAI专题】论文分享:以生物可塑性为核心的类脑脉冲神经网络
中国科学院自动化研究所
15+阅读 · 2018年1月23日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月25日
Arxiv
19+阅读 · 2021年4月8日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
Arxiv
16+阅读 · 2021年1月27日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
44+阅读 · 2020年12月15日
小贴士
相关VIP内容
【ICLR2022】Vision Transformer 模型工作机制的最新理论
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月19日
类脑超大规模深度神经网络系统
专知会员服务
56+阅读 · 2022年1月21日
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月20日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年8月1日
智源发布!《人工智能的认知神经基础白皮书》,55页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2020年12月18日
【NeurIPS 2020】视觉注意力神经编码
专知会员服务
41+阅读 · 2020年10月4日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月25日
Arxiv
19+阅读 · 2021年4月8日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
Arxiv
16+阅读 · 2021年1月27日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
44+阅读 · 2020年12月15日
微信扫码咨询专知VIP会员