加载中…
LeiXuLab

Welcome to Sleep and NeuroImaging Center!

欢迎访问西南大学睡眠神经影像中心

 

睡眠神经影像中心(网址http://www.leixulab.net)

本中心以睡眠状态的脑活动为研究对象,以同步脑电-功能磁共振(同步EEG-fMRI)为主要研究手段,试图阐明睡眠对大脑功能,特别是对记忆、情绪加工的影响及神经机制。本实验室在同步EEG-fMRI方面独具特色,已开展了“EEG-fMRI阴阳融合框架”,“基于静息态fMRI先验的EEG源成像”等系列方法创新研究。目前,实验室采用整夜睡眠记录、睡眠剥夺等实验设计,致力于研究睡眠调节遗忘过程,及fMRI功能连接相关的电生理特征。

 



负责人介绍
雷旭,博士,西南大学心理学副教授,硕士生导师。具有数学(本科)、生物医学工程(硕博连读)交叉学科背景,
主要研究领域为认知神经科学(或脑科学)。研究兴趣包括:睡眠与多模态神经成像,睡眠障碍神经影像,EEG-fMRI同步采集/融合技术等。目前主持多项国家自然科学基金,省部级社科基金项目,已发表期刊论文40余篇,其中30余篇被SCI检索,成果多次登上NeuroImage,Human Brain Mapping等杂志的封面。获得国家发明专利,国家软件注册登记各一项。参见Google Scholar检索报告。


实验室招生

本中心每年最多招收五名从事睡眠相关研究的硕士研究生。实验室具有优越的实验环境,良好的学习氛围。实验室研究生享受参加国际国内学术会议、专业技术培训等待遇。希望拟报考学生:1.对认知神经科学拥有浓厚兴趣;2.喜欢进行实验研究,有一定动手能力;3.本科有以下经历者优先:心理学背景者;理工科背景者;有磁共振实验经验者;有科研论文写作经验者;特别欢迎跨学科报送生。有意向者请邮件联系xlei(A)swu.edu.cn。

博文
标签:

股票

        共情是个体对他人的心理状态进行感受和理解并做出适当反应的能力。共情对人类的情绪体验和社交至关重要,能够察言观色善解人意的人往往也是共情能力很高的人。近日,我课题组研究生辛斐同学的一项研究揭示了共情背后的脑网络机制:共情能力可能与额顶网络和默认网络的有效竞争有关。默认网络包括后扣带回、内侧前额叶等脑区,主要负责思维漫游、自传体记忆以及想象未来等内部指向的心理加工。在外部指向的任务中,主要依靠包括背外侧前额叶的额顶网络工作,默认网络的活动可以认为是一种内部干扰。抑制默认网络的活动可能起到压制无关想法,将注意力集中在当前任务上的作用。以往的研究发现,默认网络的抑制不力会导致难以完成认知任务、注意力缺失、甚至精神疾病等后果。

图1.额顶网络(红色)和默认网络(绿色)
阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

fmri

科研

分类: neuroscience
       突显网络(Salience Network)其实可以划分到更大,分布更广的扣带岛盖系统。单独把它拿来说是因为它和肥胖、抑郁、精神分裂症等太相关了,而这些问题受社会的普遍关注。突显网络的主要节点就3个:左右的前脑岛(anterior insula, AI),以及中间的前扣带(anterior cingulate cortex, ACC),构成一个铁三角的结构。功能非常明确,就是对周遭形形色色的诱惑进行评估,找到最对我们胃口的,让我们觉得最有意思最有用的刺激,从而完成定向,采取相应的行为进行响应。它就像大脑网络这条高速铁路上的跳闸工人:给外部刺激和内部事件打上标记,然后让这列火车开向控制网络,抑或是进入默认网络。



       大家知道偏执型精神分裂症最主要的症状就是现实歪曲(reality distortion),而突显网络被认为在现实歪曲中
阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

科研

教育

分类: neuroscience
主办单位:西南大学心理学部
一、会议简介
大数据时代已经来临,在商业、经济等领域已日益凸显出其决定性的作用。在认知神经科学领域,大数据、脑网络已成为研究的主流方向。未来研究将利用脑网络的大数据分析对人类的心理行为进行预测,对疾病的发生、发展以及康复进行预防和及时干预。这些将为心理学、精神病学、神经科学等领域相关神经机制和发病机制的研究带来强大动力,以及为实际临床应用发挥重要指导作用。但是,心理学背景的研究人员常常为难以掌握复杂的网络分析技术而焦虑;医学或工科背景的研究人员常常为不知如何开展有意义的脑神经网络分析而苦恼。为加强国内心理学科建设、提高国内青年科研人员能力水平,西南大学心理学部定于2015年7月在山城重庆举办“基于大数据的脑网络分析与应用研究”培训班。
阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

eeg

fmri

科研

教育

分类: my

    由我和尧老师共同完成的《同步脑电-功能磁共振(EEG-fMRI)原理与技术》,已于最近在科学出版社出版,欢迎大家到各大书店及网站购买。


图书封面

 

    本书介绍了一种多模态神经成像技术:同步脑电-功能磁共振。脑电(Electroencephalogram, EEG)或者其衍生技术—事件相关电位(event-related potential, ERP)在认知神经科学中的应用已有半个世纪的历史。它们具有毫秒量级的时间分辨率,能实时捕捉神经活动的动态变化。功能磁共振(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 通过测量脑活动过程中血流含氧量的改变来间接反映相应的神经细胞活动,到目前只有二十年的历史。fMRI具有毫米量级的空间分辨率,是对大脑全方位精细观测的有力手段。同步EEG-fMRI顾名思义就是在fMRI扫描的

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

科研

分类: maths

    在脑科学中,通常采用重复测量的方式来开展研究。也就是设计不同的任务,让同一个被试都做一遍,来找出差异。这样做不仅是为了节约经费(想想如果4个条件,每个条件找20人,就得给出80人的被试费!),另一方面也是尽量将个体差异进行控制,因为不管是EEG/ERP、还是fMRI,都是噪声富聚的信号,而且个体差异也是非常大的。


图1 要点在于被试间和被试内进行分解

 

    当然,重复测量也有其弊端,如滞留效应,潜隐效应和学习效应,这里不展开来说。重复测量方差分析可以说是我们最常用到的工具。比如:要研究不同情绪图片,在回忆和再认任务中在各个电极上theta波的差异。那就是一个情绪(高兴、悲伤和中性)×任务(回忆、再认)×电极(4个电极)实验,即3因素方差分析。

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

eeg

fmri

论文

教育

分类: my

    同步EEG-fMRI的实验做完了,EEG中的伪迹也去干净了,终于到了可以进行数据分析的一步。这个时候有个讲究:融合方法分对等的融合和非对等的融合。前者重视EEG和fMRI两种模态的信息,而后者虽然也是用到两种模态,但还是会强调其中一种。对等融合有可以分为“基于模型的对等融合”和“基于数据的对等融合”;非对等融合又分为“基于fMRI约束的EEG成像”和“基于EEG信息的fMRI分析”。下面列举10篇重要文献,以方便刚涉足该领域的同学参考。点击链接可直接下载PDF文档。

图1.EEG/fMRI时空对称融合


基于EEG信息的fMRI分析
1. Laufs et al. 2003. EEG-correlated fMRI of human alpha activity. Neuroimage 19 (4), 1463-1476.
2. Debener et al. 2006. Single-trial EEG-fMRI reveals the dyn

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

fmri

eeg

科研

教育

分类: eeg-fMRI

    【这篇博文专为做信号处理的同仁准备,其他同学慎入】前面说了脑电和磁共振能同时记录,但有个问题:磁共振在脑电中由于电磁感应产生了千倍于生理电信号的伪迹。去掉伪迹就成了当务之急。这20年来人们提出了各种办法来进行伪迹去除,方法包括:主成分分析,独立成分分析,小波分析等等。下面列举10篇重要文献,以方便刚涉足该领域的同学参考。欢迎补充!


图1.伪迹去除的一般步骤:去梯度伪迹,去心电伪迹

最早的努力:
1. Allen et al. 1998. Identification of EEG events in the MR scanner: the problem of pulse artifact and a method for its subtraction. Neuroimage 8 (3), 229-239.
2. Allen et al. 2000. A method for removing imaging artifact from continuous EEG recorded d

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

fmri

科研

分类: my

    背侧注意网络(dorsal attention network, DAN),也叫视空间注意网络(visuospatial attention network)或任务正网络(task-positive network, TPN)。后面这个别号是因为它与默认模式网络的对立关系得来的:它们俩互成拮抗。背侧注意网络的功能是提供自上而下的注意定向。在实验室环境,如果线索提示了何时、何处、以何种形式进行反应时,背侧注意网络就会持续的活动以保证任务的完成。在日常生活中背侧注意网络激活时,我们往往处于一种高度专著的高效率状态。“除了当前的事,什么也不想”。用一个佛教术语来形容,是一种“活在当下”的“入定”状态。窃以为,佛教的修炼是有不同层次的。最底层的修炼是断妄念,认识自我,其实就是在静息态下和不时导致走神的默认网络做斗争,默认网络处于激活状态;其次的修炼是用控制网络来抑制默认网络,即忘记自我,如果能采取这种模式,你已小有所成;最高境界该是无我两忘,不该是去抑制什么默认网络,而该是让背侧注意网络激活起来,活在当下。

 

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

科研

论文

教育

分类: eeg-fMRI

    关于自发振荡的研究可以追溯到Hans Berger在他小儿子头上记录到的第一张人类脑电图:一段α节律波。采用同步EEG-fMRI人们可以进一步探讨fMRI静息态网络相关的电生理特征。下面就静息态研究的几个热点方面:Alpha节律,微状态,大尺度脑网络及药物成瘾方面的应用列举10篇重要文献,以方便刚涉足该领域的同学参考。欢迎补充!


图1. 静息态中节律与脑网络通常是多对多的关系,图片来自拙著《同步脑电-功能磁共振(EEG-fMRI)原理与方法》

 

综述
1. Ritter and Villringer. 2006. Simultaneous EEG–fMRI. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 30 (6), 823-838.
2. Scholvinck et al. 2013. The contribution of electrophysiology to functional connec

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
标签:

科研

论文

分类: eeg-fMRI

    同步EEG-fMRI使得高时空分辨率的观察认知处理中脑的动态过程成为可能,该技术最为激动人心的应用将是在认知神经科学领域。下面就几个方面:注意,执行功能,记忆,情绪,决策列举10篇重要文献,以方便刚涉足该领域的同学参考。欢迎补充!



综述
1. Debener, S., Ullsperger, M., Siegel, M., Engel, A.K., 2006. Single-trial EEG-fMRI reveals the dynamics of cognitive function. Trends Cogn Sci 10 (12), 558-563.

 

注意
2. Bledowski et al. 2004. Attentional systems in target and distractor processing: a combined ERP and fMRI study. Neuroimage 22 (2), 530-540.
3. Benar et al. 2007. Single-trial analysis o

阅读  ┆ 评论  ┆ 转载 ┆ 收藏 
  

新浪BLOG意见反馈留言板 不良信息反馈 电话:4006900000 提示音后按1键(按当地市话标准计费) 欢迎批评指正

新浪简介 | About Sina | 广告服务 | 联系我们 | 招聘信息 | 网站律师 | SINA English | 会员注册 | 产品答疑

新浪公司 版权所有