群智能算法在人脑功能划分中的应用
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1.2.4 人脑功能的研究方法

众所周知,人脑是一个复杂的智能系统,其复杂性表现在两个方面。

结构复杂。据统计,一个成年人的脑中约有1.6×1011个神经元,这些神经元通过约1×1015个突触相互连接。这种高度复杂的人脑结构是人脑进行复杂功能活动的生理基础。

功能复杂。人脑处理的信息可以分为3类:①来自外部体觉的信息,如嗅觉信息、视觉信息和触觉信息等;②人体内部的脑外信息,如调节内分泌、消化和心率等的信息;③人脑内部思维和精神方面的信息,如记忆判断和推理等。人脑不仅能够不断地接收和处理这些信息,而且可以智能地控制人的各种行为。

面对人脑功能的复杂性,研究者从人脑功能的组织特点出发,逐步深入地揭示人脑功能的奥秘。与之相应的研究方法可以大致分为以下两类。

1.研究人脑功能分离性的方法

这类方法又可以细分为以下两种。

(1)功能指标度量

功能指标通常用来度量局部脑区的功能一致性或活动强度。例如:1995年,Biswal等人利用静息态功能fMRI信号波动的均方根来衡量局部脑区的低频活动强度。后来,Zang等人通过快速傅里叶变换将其转换到频域,定义了低频波动振幅,并用之来度量注意缺陷多动障碍被试的脑区异常。基于fMRI数据的实验结果表明患病被试在右下额皮层和小脑有低于正常被试的ALFF值,而右前扣带皮层、左侧感觉运动皮层的ALFF值增加。更进一步地,该研究组使用全频段波动振幅标准化ALFF,进而提出了fractional ALFF。文献[8]利用坎德拉和谐系数度量脑区信号的一致性(同质性),基于fMRI数据的实验表明双侧的初级运动皮层在手指运动状态下比静息态下有更高的坎德拉和谐系数值。文献[36]采用fMRI时间序列的标准差衡量局部脑区的活动强度。这些功能指标度量通常用于在任务状态下或患有脑疾病的情况下对局部脑区功能特性进行评价,因此这种方法反映了人脑功能的分离性。

(2)人脑功能划分

人脑功能划分是一种分割人脑皮层研究其功能组织特性的方法。由该方法产生的人脑功能亚区不仅为人脑功能连接组提供了良好的节点抽象,也为类脑智能的研究奠定了基础。本书将在第2章对人脑功能划分进行详细论述。

2.研究人脑功能整合性的方法

人脑功能连接组方法是研究人脑功能整合性的代表性方法。该方法首先把不同空间尺度的神经元、神经元集群或脑区抽象为节点,通过计算它们之间的功能连接建立复杂网络;然后利用复杂网络和图论知识对节点间的拓扑结构和功能特性进行分析。这里的功能连接是指空间上较为远离的神经单元的神经活动上的关联性或统计依赖关系,因此功能连接是对神经单元间功能相关性的一种形象称谓。功能连接的计算既有皮尔逊相关、偏相关和偏相干等线性方法,也有同步似然性、互信息等非线性方法。

人脑功能连接组方法包括3个基本步骤:①选取或定义节点;②计算功能连接;③利用节点度、最短路径长度、聚集系数、模块度和中心度等指标分析功能网络的拓扑特性。

在表现形式上,人脑功能连接又可细分为无方向的功能连接和有方向的功能连接(效应连接)。无方向的功能连接仅刻画了节点间的功能依赖关系,被连接的两个节点在功能地位上是平等的。到目前为止,广大人脑科研工作发现了多个人脑功能网络,如默认网络、听觉网络、视觉网络、躯体运动网络和突显网络等。有方向的功能连接(效应连接)描述了一个节点的神经活动对另一个节点的神经活动的因果作用,二者之间是调控与被调控的不平等关系。研究人脑功能连接常用的模型和方法不仅有动态因果模型和结构方程模型等模型驱动方法,也有格兰杰因果模型、多变量自回归模型、广义线性同步和贝叶斯网络等方法。人脑功能连接组试图站在系统性的角度和不同层次上发现能够完成相对宏观功能的网络图谱,全面而深刻地揭示人脑的功能连接规律,从而帮助人们理解人脑内部的工作机制和人脑疾病的发病机理。