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静息态下汉字视觉加工脑网络的有效连接度研究  
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【英文篇名】 Effective connectivity of the Chinese character visual-processing network:a resting state research
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【作者】 赵继政; 赵恒; 李军;
【英文作者】 ZHAO Jizheng; ZHAO Heng; LI Jun(School of Life Sciences and Technology; Xidian Univ.; Xi'an 710071; China);
【作者单位】 西安电子科技大学生命科学技术学院;
【文献出处】 西安电子科技大学学报 , Journal of Xidian University, 编辑部邮箱 2011年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 磁共振成像; 汉字加工; 静息态; Granger因果模型; 连接度;
【英文关键词】 magnetic resonance imaging; Chinese character processing; resting state; granger causality model; connectivity;
【摘要】 为了分析负责汉字视觉加工的左侧枕下回、左侧梭状回中部、左侧顶上小叶和左侧额中回在静息状态时的信息交互模式,采用多变量Granger因果模型对这些脑区在静息状态的时间序列进行分析.该方法可以有效地避免因为变量具有公共输入而导致的伪因果关系.研究结果表明,在静息态下,左侧枕下回和左侧梭状回中部都与左侧顶上小叶存在显著的双向Granger因果连接;左侧枕下回对左侧额中回、左侧额中回对左侧梭状回中部均具有显著的Granger因果影响.上述结果反映了汉字视觉加工脑区在没有外界刺激条件下也存在着动态的信息交互,从而肯定了静息态下存在一个处于准备状态的汉字视觉加工脑网络.
【英文摘要】 Neuroimaging studies have revealed that several brain regions play an important role in the visual processing of Chinese characters,including the left parts of inferior occipital gyrus,middle fusiform gyrus,superior parietal lobule,and middle frontal gyrus.In order to investigate the intercommunicating pattern among these brain regions in the resting state,the method of the multivariate Granger Causality Model(GCM) is employed to analyze the time series of these brain regions,which could provide robustness ...
【基金】 中科院百人计划资助项目; 国家自然科学基金资助项目(30970774,60901064,30873462,30870685,81000641,81000640,81071217,31028010); 中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KGCX2-YW-129); 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2006CB705700); 863计划资助项目(2008AA01Z411); 中央高校基本科研业务费专项资助项目
【更新日期】 2012-01-12
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 近年来,随着神经影像技术的进步,人们对汉字加工的神经机制认识得越来越深刻[1].与字符文字不同,汉字是一种具有独特方型结构的符号表征文字.汉字加工依赖于符合拼写规则的多个笔画组合,这就需http://www.xdxb.net要对汉字笔画和部首进行精细的空间视觉加工.已有的研究发现,枕?

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