伤害避免人格维度的多模态fmri研究临床医学影像医学与核医学专业论文.docxVIP

伤害避免人格维度的多模态fmri研究临床医学影像医学与核医学专业论文.docx

  1. 1、本文档共96页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
伤害避免人格维度的多模态fmri研究临床医学影像医学与核医学专业论文

天津医科大学博士学位论文中文摘要 天津医科大学博士学位论文 中文摘要 目的: 伤害避免(harm avoidance,HA)人格主要是指对有害刺激强烈反应的天生 倾向。其神经机制仍不清楚。本研究采用多模态磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术,联合运用基于体素的形态学(voxel-based morphome帆 analysis,VBM)、独立成分分析(independent component analysis,ICA)和感兴 趣区静息态功能连接(resting.state functional connectivity,rsFC)方法,研究健 康青年脑灰质体积(gray matter volume,GMV)、静息态功能网络(resting-state network,RSN)及rsFC与HA评分的关系。 材料与方法: 选择符合入组标准的健康青年志愿者291例,年龄:18~29岁;男性138例, 平均年龄:22.1 4-2.5岁;女性153例,平均年龄:23.2士2.2岁。每名受试者完 成三维人格问卷及Beck抑郁问卷。利用GE 3.0T Signa HDX磁共振扫描仪对所 有受试者进行静息态及结构像数据的采集。静息态扫描时嘱受试者闭眼、保持 身体静止不动,均匀呼吸,精神放松,尽量不思考任何事情。 1.采用基于Matlab平台的SPM8软件及其插件包VBM8对高分辨率结构像进 行预处理,预处理过程包括:灰、白质分割、空间标准化及空间平滑。采用 基于Matlab平台的REST软件对静息态功能数据进行预处理,预处理过程 包括:时间校正、头动校正、空间标准化、重采样到2mm×2mm×2mln的 立方体素、带通滤波(带宽:O.01.0.08Hz,以去掉高频噪声和低频漂移)及 空间平滑。 2.采用预处理后的结构像数据,利用多重回归的方法,在控制年龄、BDI评分、 性别影响后,研究GMV与HA评分的相互关系。 3.采用预处理后的静息态功能数据,利用基于Matlab平台的GIFT软件进行组 ICA分析,得到20个独立成分,选择与文献报道相一致的11个独立成分作 为感兴趣RSNs,获得11个RSNs群组水平模板。运用多重回归分析,以感 兴趣RSNs作为掩模(mask),在控制年龄、BDI评分、性别影响后,探讨 网络内功能连接与HA评分的相关性。 4.用最大概率模板提取双侧杏仁核亚区,将其作为感兴趣区并运用REST软件 与全脑进行功能连接分析,得到功能连接模式图。运用多重回归分析,以各 天津医科大学博士学位论文一——————————————————————————————————————————————————————————————————一 天津医科大学博士学位论文 一——————————————————————————————————————————————————————————————————一 杏仁核亚区功能连接模式图作为mask,在控制年龄、BDI评分影响后,研 究杏仁核亚区功能连接与HA评分的相关性并分析性别差异。 5.统计分析采用AlphaSim多重比较校正方法对结果进行校正,最后将校正后 的统计参数映射到MNI标准空间进行显示、观察。描述并记录有统计学意义 脑区的团块大小、Brodmann分区、MNI坐标及相关强度。 结果: 1.GMV与HA评分负相关的脑区包括:右侧颞下回、右侧岛叶、双侧楔前叶及 右侧顶上小叶。没有正相关的脑区。 2.发现四个RSNs与HA评分存在相关性。背侧注意网络内呈负相关脑区包括右 侧缘上回、左侧顶下小叶;没有正相关脑区。腹侧注意网络内呈正相关的脑 区是右腹侧额叶皮层;而呈负相关的脑区包括右侧颞上回、双侧缘上回。右 侧额顶网络内呈负相关的脑区包括双侧角回、右侧项下小叶;而呈正相关的 脑区是右内侧前额叶。感觉运动网络内呈负的相脑区包括双侧中扣带皮层、 右侧辅助运动区、双侧中央后回、左侧中央前回,没有呈正相关的脑区。 3.杏仁核三个亚区为:基底外侧核(1aterobasal,LB)、中央内侧核(centromedial, CM)和浅表核(superficial,SF)。每个亚区具有不同的rsFC模式。没有发 现LB正rsFC与HA评分相关的脑区。LB负rsFC与HA评分的相关的脑区如下: 左侧颞顶交界区(temporoparietal{unction,TPJ)和双倾I]LB间负rsFCs与HA 评分呈正相关的脑区;左枕叶和左OIJLB间的负rsFC与HA评分呈正相关;双 侧颞下回和右侧LB间的负rsFCs与HA评分呈负相关。与CM呈正rsFC的脑区 如下:右倾JCM和右侧前运动皮层间的正rsFCs与HA评分呈正相关。在与CM 呈负rsFC的脑区如下:双侧腹内

您可能关注的文档

文档评论(0)

131****9843 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档