基于fMRI的Kanizsa错觉图像脑解码研究

摘要

近年来，随着认知神经科学和认知心理学的不断发展，人们可以借助神经影像技术，特别是功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）技术，观察不同认知任务下的脑激活模式，并解码其相应的认知状态，这一过程称为“读脑”。视觉作为人们从外界获取信息的主要来源之一，对视觉信息的解码也成为目前脑科学的研究热点。已有研究表明，早期视觉皮层对简单几何图像有很强烈的刺激响应，而与简单几何图像相比，大脑对错觉轮廓和错觉图形的加工处理更为复杂，如Kanizsa三角错觉的形状知觉处理过程不仅与早期视觉皮层加工有关，还涉及到更高级的脑区如V4区，是一个低水平和高水平前馈反馈联系的视觉加工过程。因此对错觉的解码研究也是脑科学领域一个具有挑战性的目标。 本文通过fMRI技术研究Kanizsa错觉图像脑信息编码所对应的脑功能活动模式与信号响应情况，探测大脑编码错觉图像的功能区域和神经机制；并在错觉脑功能活动研究的基础上通过模式识别的方法实现错觉图像与非错觉图像的视知觉分类解码。主要工作内容包括以下两部分： 第一，本研究设计了错觉轮廓（Illusory Contour）与非错觉轮廓（Non-Illusory Contour）两种刺激形式，通过采集被试观看这两种刺激图像的磁共振数据，利用视觉区体素响应特征选择与刺激高度相关的体素，研究大脑编码错觉图像与非错觉图像功能区域激活情况的差异。将被试大脑配准到brodmann大脑分区模板上，选择与视觉信息处理相关的5个感兴趣脑区进行处理分析，分别是brodmann17区、18区、19区、20区、21区。实验结果发现，在这5个视觉区上错觉图像相对于非错觉图像激活强度更大，激活范围更广。该研究结果证明轮廓整合和物体表征的大脑编码区域相同，但是其中更多的体素点参与了轮廓整合。 第二，在脑功能活动模式研究的基础上，利用支持向量机（SVM）以及朴素贝叶斯两种模式识别方法对错觉信号与非错觉信号进行分类解码。采用了留一法及K折（本文采用5折）交叉验证进行处理分析。实验结果发现，对于brodmann17、18、19区的分类准确率可以达到80%以上，对于brodmann20、21区的分类准确率也能达到70%以上。结果证明通过对神经元信号的分析，利用传统的模式识别方法能够实现对错觉图像和非错觉图像的视知觉分类。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究意义

1.2 功能性磁共振介绍

1.3.1 视错觉相关基础知识

1.3.2 Kanizsa错觉心理学研究现状

1.3.3 Kanizsa错觉神经机制研究现状

1.4 视觉图像脑解码研究现状

1.5.1 论文的主要研究内容

1.5.2 论文的结构安排

第二章 基于fMRI的Kanizsa错觉图像激活脑区分析

2.1 引言

2.2.1 实验对象

2.2.2 实验设计

2.2.3 数据采集

2.3.1 数据预处理

2.3.2 感兴趣区域选择

2.3.3 信号处理

2.3.4 脑区激活分析

2.4.1 信号处理结果

2.4.2 体素分析

2.4.3 激活强度分析

2.4.4 视区激活图

2.5 本章小结

第三章 基于fMRI的Kanizsa错觉图像分类解码

3.1 引言

3.2.1 数据选取与处理

3.2.2 支持向量机

3.2.3 朴素贝叶斯

3.2.4 K折交叉验证与留一法

3.3 分类结果与讨论

3.4 本章小结

第四章 全文总结与展望

4.1 全文总结

4.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果