脑磁图研究：大脑多时间尺度并行抽取声音信息

脑部成像技术的原理和应用随着科技的进步，脑部成像技术的应用越来越广泛。

它可以帮助科学家研究大脑如何工作，诊断和治疗疾病以及改善人们的生活。

脑部成像技术是基于神经元的电活动来探测大脑中不同区域的活动情况，本文将介绍脑部成像技术的原理和应用。

1. 脑部成像技术的原理脑部成像技术是一种通过对头部进行扫描来获取大脑内部图像的方法。

通常使用的脑部成像技术主要包括EEG，fMRI，PET和MEG。

神经元的电活动可以通过EEG（脑电图）记录。

这种技术使用电极放置在头皮上，通过检测神经元的电活动来获得大脑活动的图形。

ECG检测的是神经元的电活动，主要集中在神经元跨越细胞膜时释放的离子通道中。

EEG可以测量人的大脑活动，比如在进行认知任务时，以及在睡眠和清醒状态下。

fMRI（功能磁共振成像）探测大脑区域活动的顶点，但是这种技术不直接检测神经元的电活动。

相反，它根据血流变化数据而揭示活动的神经元。

当神经元活动时，血流量将增加，以便更多的血液和氧气输送到该区域。

fMRI检测血流量的变化，以此来推测哪些区域正在活动。

PET（正电子发射断层成像）使用轻微的辐射来检测与血液流动相关的受体结构。

该技术将放射性物质注入人体内，然后检测该物质在被注入区域内的分布。

因为活动的神经元将增加血流并释放更多的能量和代谢物，因此注入该物质的区域将比其他区域具有更高的代谢水平。

此时，凭借PET技术可以探测该区域的活动情况。

MEG（脑磁图）通过检测大脑中的磁场来测量神经元的电活动。

对于MEG来说，使用感应线圈来检测神经元释放的磁场。

这些磁场与电活动相同，并且MEG可以用于不涉及辐射的神经成像。

2. 脑部成像技术的应用脑真的是人类的神秘之地，它的功能何其强大，因此研究脑部活动对于探索大脑机制和收集药理学、临床治疗和神经科学方面的信息来说非常重要。

以下是脑部成像技术的主要应用：a)疾病诊断脑部成像技术在医学领域中的应用非常广泛，可以帮助医生对不同的疾病进行诊断和治疗。

磁共振成像技术在人类大脑研究中的应用磁共振成像技术（Magnetic Resonance Imaging，简称MRI）是一种利用磁场和射频波对人体进行无创成像的技术。

它可以为医学和生物学研究提供非常有用的信息，而在人类大脑研究领域，MRI技术无疑具有极高的价值。

本文将探讨MRI在人类大脑研究中的应用。

1. MRI技术概述MRI技术是一种利用人体内氢原子在外部磁场和射频场中的共振现象来进行成像的技术。

在磁场中，人体内的大多数原子会呈现自旋取向的相同状态，而外界的射频场则会使得这些原子受到激发并发生共振。

这时，MRI机器就会感知到这些原子的共振信号，并将它们转换为图像。

2. 功能MRI技术一般来说，MRI技术可以为人体提供不同层面和不同部位的图像信息，但在大脑研究中，最为重要的是功能MRI技术（functionalMRI，简称fMRI）。

fMRI技术可以通过对血氧水平的测量来描绘出脑部各个区域在特定任务下的代谢水平变化。

fMRI技术的基本原理是，在人体进行某个任务时，与之相关的脑区会消耗更多的氧气。

这些脑区的血氧水平会下降，从而引发局部的血流量增加。

fMRI机器可以测量这种血氧水平的变化，并将其转化成图像。

由于特定任务在不同的脑区引发的代谢水平变化是不同的，fMRI技术可以用来描绘出各种任务在不同的脑区中引发的代谢水平变化，从而揭示出不同脑区之间的连接和功能。

3. MRI技术在认知神经科学中的应用MRI技术的应用领域非常广泛，但在认知神经科学中的应用尤为显著。

通过fMRI技术，研究者可以探究人类大脑在不同任务中的代谢水平变化及其相应的脑区活动。

这项技术可以用来探究和揭示人类大脑各种行为和认知过程的神经机制，如视觉、听觉、语言、记忆、决策等。

4. MRI技术在精神疾病研究中的应用除了在认知神经科学中的应用外，MRI技术在精神疾病研究中也有很大的应用价值。

例如，在精神疾病治疗前后，MRI技术可以揭示出脑区的代谢水平变化情况，从而帮助研究人员了解疾病治疗的作用机制。

人类脑部功能研究的多模态成像技术进入21世纪以来，神经科学领域经历了一个快速发展的时期。

人们借助先进的技术，不断深入探究人脑的奥秘，使我们对这个复杂的生物器官有了更加深入的理解。

其中，多模态成像技术是研究人类脑部功能的重要手段之一。

本文将深入探讨人类脑部功能研究的多模态成像技术。

一、多模态成像技术简介多模态成像技术是指同一物体或同一系统在不同情况下使用多种成像技术来获取信息，以达到更全面的了解。

在人类脑部功能研究中，多模态成像技术常常能将理解提升至一个新的层面。

多模态成像技术的种类有很多，其中最常用的有以下几种:1. 磁共振成像（MRI）磁共振成像是一种广泛应用于医疗成像和神经科学研究中的成像技术。

MRI系统利用高强度磁场和无线电波来产生高分辨率的图像。

这种技术非常适合研究人类脑部结构以及大脑与周围神经系统的关系。

2. 功能磁共振成像（fMRI）功能磁共振成像通过对血流量的变化进行实时分析，来探测激活的脑区。

与仅仅定量测量脑部灌注差别的方法相比，fMRI技术是一种更加直接的方法，且不需要放置电极或药物注射。

3. 脑电图（EEG）脑电图技术测量大脑的电位，因此没有辐射并可以反映为神经元的同步或不同步信号。

近年来，脑磁图（MEG）技术也变得越来越受欢迎，因为它可以帮助更好地定位大脑激发事件。

4. 正电子发射断层扫描（PET）正电子发射断层扫描可以提供有关不同脑区代谢率和内排泄反应的信息。

此成像技术使用受放射性标记的分子来跟踪特定化学反应过程的变化。

二、多模态成像技术的优势多模态成像技术的优势显而易见。

通过不同成像技术的融合，可以最大程度地提高对人类大脑功能的理解。

下面介绍几种主要优势。

1. 多角度思考不同成像技术提供不同角度的视角，帮助科学家更全面地了解人脑。

例如，MRI技术可以很好地显示人脑的结构，而fMRI技术可以为我们展示哪些区域在特定的任务或感官刺激下激发，并且EEG技术则可以为我们提供更高时间分辨率的信息。

简述大脑皮质的活动规律大脑皮质是人类大脑中最为复杂和先进的部分之一，负责思维、记忆、学习、感知和高级认知等重要功能。

它的活动规律是由大脑皮层的神经元网络组织和信息处理机制所决定的。

在大脑皮质中，不同区域的活动规律存在着许多共性和特异性。

首先，大脑皮质的活动表现出一定的循环性。

研究发现，大脑皮质的神经元网络会呈现出一种连续的周期性活动，称作神经元网络震荡。

这种周期性活动可以通过脑电图（EEG）等技术进行观测和记录。

不同频率范围的震荡对应着不同的脑区功能。

例如，α波活动主要出现在大脑皮质放松状态，与休息和放松相关；β波和γ波活动则与大脑皮质的活跃状态、注意力和意识相关。

其次，大脑皮质的活动呈现出一定的空间分布特征。

通过功能磁共振成像（fMRI）等技术可以观测到大脑皮质在执行不同任务时的活动分布情况。

研究发现，不同的认知任务会引起不同的脑区激活，这些脑区之间存在一定的功能连接。

例如，执行工作记忆任务时，前额叶皮层和顶叶皮层会呈现活跃状态；执行视觉任务时，颞叶和枕叶皮质会被激活。

这些脑区之间的功能连接是构成大脑皮质整体功能的基础。

此外，大脑皮质的活动也呈现出一定的节律性变化。

研究表明，大脑皮质的活动不仅在长时间尺度上存在循环性，还在短时间尺度上存在节律性变化。

例如，在执行认知任务时，大脑皮质的神经元网络活动会在几百毫秒到几秒钟的时间尺度上出现明显的相位变化。

这种相位变化可以通过脑电图或者脑磁图等技术进行观测，被认为与信息处理和传递有关。

此外，大脑皮质的活动受到内外部环境的影响。

内部环境因素包括情绪、注意力和意识状态等，它们可以通过影响大脑皮质的神经元网络活动来调节认知和行为。

外部环境则包括视觉、听觉、触觉等感知输入，这些外部输入会引起大脑皮质不同区域的激活，从而产生相应的认知和行为。

综上所述，大脑皮质的活动规律涉及到神经元网络的震荡、空间分布特征、节律性变化以及受到内外部环境的调节。

这些规律的研究有助于深入理解大脑的认知和信息处理机制，对于研究神经科学、人类认知以及脑疾病等方面具有重要意义。

磁学模拟中的多尺度方法研究磁学模拟是研究磁性材料物理性质的重要手段之一。

与实验相比，磁学模拟能够提供更加丰富的信息和更加细致的分析，尤其在考察微观结构对于宏观性质的影响等方面具有天然优势。

目前，磁学模拟方法包括分子动力学、蒙特卡洛、自洽平均场等很多种，其中多尺度方法在近几年受到了越来越多的关注。

多尺度方法（Multiscale Modeling）是指将系统分为多个层次进行建模，每个层次使用不同的理论方法和计算工具。

多尺度方法的主要目的是让计算量和计算效率更好地匹配，增加计算效率同时保留更多的系统物理信息，以期在较小的计算资源上获得更加可靠的计算结果。

其优点包括适用范围广、信息充分、计算高效等。

在磁学模拟领域，多尺度方法的应用涵盖了磁化动力学、磁畴演化、磁畴壁运动等方面。

下面简要介绍基于多尺度方法的几种典型的磁学模拟。

分子动力学（Molecular Dynamics，MD）方法是一种实现时间演化的计算方法，可用于模拟磁性材料中磁波的传播和磁畴壁的运动。

其优点在于可以捕捉到机械、热力学等多种物理机制，同时也可以方便地引入外部场、温度等因素。

MD方法在模拟磁畴壁如何跨越晶界的时候，可以揭示晶界对磁畴壁移动的屏障效应，为进一步的磁畴学研究提供了重要的理论支持。

蒙特卡洛（Monte Carlo，MC）方法是基于随机抽样的数值计算方法。

在磁学模拟中，MC方法常用于模拟反铁磁相互作用系统，如铁氧体。

使用MC方法，可以计算出如系统自旋浓度、序参量等宏观性质，同时也可以通过反推出微观状态的概率分布，以获得更加深入的认识。

自洽平均场（Self-Consistent Mean Field，SCMF）方法是建立在平均场理论基础上的一种计算方法，可以用于计算磁性材料的静态性质。

其基本思路是将磁性材料视为一系列相互作用的磁单元，计算这些磁单元的平均场，然后再根据平均场计算宏观物理量。

SCMF方法具有高效、精度较高等优点，在具体应用中也得到了许多实践。

第四节脑功能成像技术1语言神经认知机制研究是语言科学研究的重要内容，它主要研究语言与大脑的关系，简单的说就是研究语言在人脑中的理解与产生的过程。

但是人脑被一层厚厚的颅骨所包围，因此仅凭肉眼无法判断大脑处理语言时的情况。

认知语言学通过语言理论的假设来构建语言认知模型，心理语言学则通过行为学方法，通过测试量表来研究具体语言结构的反应时间和正确率。

但是，这两种研究方向都不能直接观察大脑实时处理语言的情况。

随着科学技术的发展，新的语言科学研究技术已经被广泛用于语言研究中，其中PET和fMRI尤其是fMRI技术又是神经认知科学研究被最广泛应用的一种新的技术手段。

一脑功能成像技术简介PET（Positron Emission Tomography,PET）即正电子发射断层扫描技术，其基本原理是：刺激作用于大脑会产生血流变化，利用血液中注射的放射性示踪物质来和脑活动的某些脑区进行对比，从而确定刺激任务与特定脑区之间的关系。

fMRI是functional Magnetic Resonance Imaging的简称，中文名称为功能性磁共振成像。

其实质就是在磁共振成像的基础上获取大脑活动的功能图像，以获取被试对所给语言、图形、声音等刺激材料进行加工时产生的fMRI信号并加以分析，以确定这些刺激材料与对应脑区的关系，从而分析其脑机制。

赵喜平（2000）认为所谓的fMRI就是利用MRI对组织磁化高度敏感的特点来研究人脑功能，特别是大脑各功能区划分或定位的无创伤性检测技术。

由于PET技术在技术要求以及资金需求方面的原因，用于认知任务的研究越来越少，现在主要的脑成像技术就是fMRI,因此这里主要介绍fMRI技术以及实验数据的处理和对实验数据的解读。

1.1 fMRI的发展及其原理MRI（Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像）产生于上个世纪70年代。

1970年，美国纽约州立大学的Raymond Damadian发现正常组织的NMR（Nuclear Magnetic Resonance）信号与病变组织的信号明显不同。

华东师范大学《实验心理学》练习试题及答案4一、填空61. 实验心理学已经成为科学心理学研究的代表和主力，这一地位的取得离不开实验心理学创始之时众多研究者的工作和贡献。

其中又尤其以三位学者的工作最具里程碑意义。

他们是：___________首次提出心理学必须用实验的方法进行研究；______________开创性地提出了量化研究“心灵”的思想；____________则首开用实证方法研究_____________等高级心理过程之先河。

62. 实验室研究有其优势：对于_____的行为进行了严格的控制；更好地控制___________；实验可在其他实验室中_______________。

63. 脑磁图（简称MEG）的工作原理是：大脑工作时所形成的_________，在头颅外表产生________，脑磁图通过捕捉这些____________，便可反映大脑内部的神经活动。

64. 感觉阈限又称阈限，是传统心理物理学的核心概念。

阈限可以分为两种：一为绝对阈限，指刚好能够引起_________的__________；二为差别阈限，指刚好能引起___________的___________。

65. 在系列回忆中，要求被试按照_____________对材料进行学习和回忆。

研究发现，影响系列学习和回忆的最主要因素是每个项目在系列刺激材料中的位置。

系列中___________和结束位置的项目通常学习得快一些，而且错误少一些，而__________的项目学习起来则难得多。

66. 要求特征是一潜在的、强有力的，也是社会科学所独有的偏差来源，与被试及他们对实验的设想有关。

其典型例子是：_________和__________。

67. 单眼运动视差是指______不动，而________与_____移动时，所给出一种强有力的深度线索。

68. 双眼线索主要是指双眼视差，双眼视差是知觉________和两个物体_________的重要线索。

脑电信号的时域和频域特征提取脑电信号是一种反映人类大脑活动的电信号，经过多年的研究，已经成为了一种非常重要的生物医学信号。

但是，由于脑电信号的复杂性和变异性，对脑电信号进行分析和处理是十分复杂的工作。

因此，如何从脑电信号中提取出有用的特征信息，是研究人员一直在不断努力的方向。

时域特征提取时域特征是指通过对脑电信号的时间序列进行分析，提取其包含的信息。

常见的时域特征包括：平均幅值、方差、斜度、峰值时刻、最大和最小值等。

这些特征通常用于表征脑电信号的时域属性和稳定性。

与频域特征相比，时域特征更加直观易懂，但是缺乏丰富的信息。

频域特征提取频域特征是指通过对脑电信号进行频率分析，提取其包含的频率特征信息。

常见的频域特征包括：功率谱密度、能量谱、绝对/相对/归一化功率、频谱带宽等。

由于脑电信号在不同的电波区域中呈现不同的频率特征，因此对不同频谱分量的提取可以提供更加详细的特征描述。

时域与频域特征的结合时域和频域特征的结合可以充分体现脑电信号的多样性，并提供更加全面的信息刻画。

例如，在某些疾病诊断和治疗中，既需要时域特征来确定脑电信号的稳定性和连续性，同时也需要频域特征来评估脑电信号的电波频率和能量大小。

因此，如何将时域和频域特征有效地结合起来，成为当前研究的主要方向之一。

特征提取的算法为了实现脑电信号的时域和频域特征提取，需要借助多种算法。

常用的算法包括：1.小波变换：小波变换是一种时频分析技术，它可以通过不同尺度的小波函数对信号进行分解，从而提取不同频谱成分所包含的信息。

2.傅里叶变换：傅里叶变换是一种基于频率分析的方法，它可以将时域信号转化为频域信号，从而提取信号的频率特征。

3.独立成分分析：独立成分分析是一种无监督学习的方法，它可以将多维信号进行分离，从而提取各个成分所包含的信息。

总结脑电信号的时域和频域特征提取是非常重要的研究方向。

通过对脑电信号的特征分析和处理，可以实现对脑部功能和疾病的识别和治疗。

脑部连接图谱解密人类大脑内部结构人类大脑内部结构一直以来都被视为科学界的神秘领域，探索人类思维、记忆和行为的源头。

近年来，随着科技的发展，脑部连接图谱成为研究大脑内部结构的重要工具。

通过解密脑部连接图谱，科学家们正逐渐揭开人类大脑内部的奥秘。

脑部连接图谱是指对大脑神经元之间连接的全面描述。

它通过使用脑成像技术和显微解剖技术，将数百万条神经元之间的连接联系起来，形成一个复杂的网络。

通过研究脑部连接图谱，我们可以了解到不同区域之间的连接模式、信息传递路径以及功能区域之间的相互作用。

脑部连接图谱的建立需要借助于大规模的脑成像数据和复杂的算法分析。

其中最常用的技术是功能磁共振成像（fMRI）和弥散磁共振成像（dMRI）。

fMRI可以检测到大脑中不同区域的血氧水平变化，从而了解到这些区域在不同任务中的激活情况。

而dMRI则通过测量水分子在神经纤维间的扩散方向，可以揭示神经纤维之间的连接情况。

基于这些数据，研究人员开始将大脑划分为许多功能区域，并且描绘出这些区域之间的连接模式。

一个典型的脑部连接图谱可以显示几百个甚至上千个功能区域之间的连接关系。

这些功能区域涉及到各种认知功能，如视觉、听觉、运动和语言等。

通过研究脑部连接图谱，科学家们可以揭示大脑不同区域之间的相互作用和信息传递方式。

例如，一项在脑部连接图谱中的研究发现，大脑中的语言处理区域与听觉区域之间存在着密切的连接，这为我们对语言产生和理解的机制提供了更深入的理解。

此外，脑部连接图谱还揭示了大脑中的“小世界网络”特性，即大脑区域之间的连接呈现出高度聚集但短距离连接的特点，这种特性有助于大脑区域之间的高效信息传递。

脑部连接图谱的研究不仅可以加深我们对大脑内部结构和功能的理解，还有助于我们对脑部疾病的认识和治疗。

许多精神疾病和神经系统疾病都与大脑内部连接的异常有关。

通过比较正常人的脑部连接图谱和患者的脑部连接图谱，科学家可以发现疾病相关的异常连接模式，进而研究疾病的发病机制和寻找新的治疗方法。

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－９６０８．２０１２．０６．００６大脑网络的探索进程（一）———研究特点、方法与三大类型＊方锦清研究员，中国原子能科学研究院，北京１０２４１３＊国家自然科学基金项目（６１１７４１５１，６０８７４０８７）；中国原子能研究院基金项目（ＹＺ２０１１－２０）关键词　网络科学理论方法　大脑网络　结构性网络　功能性网络　效用性网络　网络的网络 大脑网络是复杂的生命系统中一个最典型的复杂网络，是一类“网络的网络”。

目前可从三个层次对大脑网络进行建模探索，即微观尺度（神经元）、中尺度（神经集群）、大尺度（脑区域），各层次之间相互影响、错综复杂，研究难度很大。

笔者从网络科学观来评述大脑网络的探索进程、研究方法和主要类型。

１引言在世纪之交，以小世界网络和无标度网络的两大发现为标志，无处不在的复杂网络的研究取得了突破性进展，由此诞生了一门广泛交叉的网络科学与工程学科［１－４］，掀起了世界范围内的研究热潮。

各种各样的网络（互联网、万维网、各种交通网、能源网络、经济网络、社会网络、生物网络等）研究遍地开花，应用研究更是热火朝天，硕果累累。

网络科学究竟给人们什么启示？网络科学使人们的思想和方法产生了新的飞跃。

网络丰富多彩，它能深刻描述自然界和人类社会中各种复杂系统及其内在联系，揭示其随时间和空间演化的复杂性、多样性和层次性。

实际上整个宇宙和人类社会并非完全随机或完全确定的世界，而是一个确定性与随机性相混合的统一世界；因此，不能简单地应用还原论的观点和方法来理解复杂网络系统随时空变化的行为和发展规律，而必须从复杂网络的各个节点及其相互作用来分析和把握复杂系统的整体性质，寻找和发现网络形成的多种机制和演变规律。

为了深刻揭示事物的内在规律，网络科学需要综合运用人类已经积累和发展的各种现代科学知识和手段进行综合研究，包括图论、统计物理方法、非线性科学、复杂性科学、混沌学、控制理论及相关的具体领域学科。