本文是一篇硕士论文题目，本文研究表明，VR场景中本体动作的视觉重现进一步刺激了镜像神经元系统部分核心皮层的活动，促进了镜像神经元系统核心皮层与感觉运动皮层的功能整合。
第1章 绪论
1.1课题研究背景及意义
镜像神经元最早由Rizzolatti G.等人在1992年对恒河猴大脑皮层的功能研究中发现，该类神经元不仅在做动作时产生兴奋，而且在看到其他猴子或人做相似动作时也兴奋[1]。这些神经元能像镜子一样映射观察到的动作，因而被命名为镜像神经元（mirror neurons）。在此之后，利用经颅磁刺激（transcranial magnetic stimulation，TMS）对镜像神经元的研究表明，镜像神经元同样存在于人类大脑[2]。分布在大脑不同区域的镜像神经元共同组成镜像神经元系统（mirror neuron system，MNS），该系统可能在人类的动作观察感知、动作意图理解、动作学习和运动执行过程中发挥重要作用[3, 4]。已有研究表明，核心的镜像神经元系统包括额下回（IFG）、背侧和腹侧前运动皮层（PMD/PMV）、顶上小叶皮层（SPL）以及顶下小叶皮层（IPL），分别位于布罗德曼分区（brodmann area，BA）的BA44/45区、BA6区、BA7区和BA40区[5, 6]。
镜像神经元系统的发现为脑卒中运动障碍康复治疗提供了新的思路。Nishitani Nobuyuki等人[7]的研究表明，人类动作观察时的对核心镜像神经元所在脑区的激活顺序与动作执行时是完全一致的。当患者由于神经损伤无法进行运动时，动作观察可以在一定程度上像运动执行时一样激活大脑皮层的特定区域[8]，促进受损大脑网络的激活[9]。目前已有多种结合了动作观察对脑卒中运动障碍患者进行康复治疗的训练方法，如视频引导、三维动画互动、镜像疗法等等。Denis等[10]使用功能磁共振成像（fMRI）对动作观察下脑卒中运动障碍康复训练的效果进行了对照研究，发现结合了动作观察的康复训练可以更加明显的改善患者的运动功能，同时fMRI结果显示训练过程中镜像神经元系统的核心皮层发生了更大程度的激活，表明运动功能的改善与镜像神经元系统密切相关。
1.2镜像神经元
1.2.1镜像神经元的发现
镜像神经元是最早在猕猴的腹侧前运动皮层F5区被偶然发现的一类神经元，这类神经元在观察和执行同一个动作时都会被激活，镜像神经元的发现为感知和行动的神经基础研究提供了共同的表征。1992年，Rizzolatti和同事[1]在研究猕猴F5区运动神经元的反应特性时，他们惊讶的发现F5神经元的一个子集在猴子执行一个动作和猴子看到实验者执行相同动作时都有反应。这些神经元子集不仅在做动作时产生兴奋，而且在看到其他猴子或人做相似动作时也产生兴奋，就像镜子一样映射观察到的动作，因而被命名为镜像神经元[1, 6]。Gallese等人在一项更完整的后续研究中，记录了532个F5神经元，发现其中17%可以归类为镜像神经元[18]。虽然镜像神经元在观察和执行过程中都有显著的反应，但观察过程中的反应相对较小。
镜像神经元的发现引发了对其功能作用的猜测。1999年，Rizzolatti等人[19]提出，镜像神经元既参与模仿（即模仿或重复观察到的动作），也参与观察和运动想象（即通过视觉及脑海想象的方式由内在而非公开地表征观察到的动作是如何执行）。2001年，Umiltá和同事[20]在进行一项猴子动作观察的重复性实验时发现，当猴子看不到动作的最后一部分时，F5的镜像神经元也产生了显著的反应，这进一步强化了Rizzolatti等人在此之前的研究观点。在他们的研究中，当猴子观察到一个动作时，当动作的最后一部分被遮挡，当猴子执行这个动作时，一个镜像神经元子集有了显著的反应。
第2章 实验数据采集与预处理
2.1脑电信号概述
脑电图是在头皮上通过若干电极连续采集的电位值信息，是大脑皮层中大量的神经元细胞放电后在头皮表面形成的电活动信号的总体反映，其中包含了多种较为复杂的皮层活动生理学信息。大脑包括大约140亿个神经元和100万亿个神经突触，它们共同组成了结构复杂的大脑神经网络。虽然大脑中所有的神经元都可能在脑电的产生中起着一定的微弱作用，但皮层脑回和脑沟中的锥体神经元是脑电的主要贡献者。这是因为锥体神经元的结构分布有一定特殊的规律，它们在位置上更靠近头皮，并且它们的锥体方向垂直于皮层表面。锥体神经元的输入、生成突触后电位和产生神经元电流流向神经元的细胞体，这个过程可以被定义为一个电偶极子模型[79]。当大量锥体细胞同时活跃时，它们的偶极子活动同步并叠加电效应，最终产生了在头皮上能够测量到的电位即脑电。
2.2虚拟现实环境的构建
本文的实验范式在VR场景下设置了两种影像，包括虚拟环境中第一人称视角的动作观察（first-person perspective，1PP）和虚拟环境中第三人称视角的动作观察（third-person perspective，3PP），以及辅助的前置刺激：虚拟环境中控制刺激动态影像。其中1PP和3PP影像是使用双目立体摄像机拍摄的实验者在1PP和3PP下的本人真实动作视频。实验开始前先使用双目立体摄像机采集每个受试者在1PP和3PP的抓取黄色球形物体动作的视频，采集到的每一名受试者的双目视频影像经过3D处理后被投射在VR眼镜的屏幕中。本文由双目摄像机和VR眼镜生成3D立体视觉的原理图如图2.2所示。其中双目立体摄像机拍摄的某个受试者1PP和3PP下的画面如图2.3所示。
为了减少实验过程中VR屏幕画面从黑屏突然切换至1PP和3PP画面时对眼球焦距的影响，以及注意力的变化对枕叶α频带产生的抑制，需设置前置控制刺激。前置控制刺激还应避免对镜像神经元的活动产生影响。已有的研究表明镜像神经元在多种可能使人联想到动作发生的范式下被一定程度的激活，例如机械假手的运动、汽车飞驰的画面、甚至演奏乐器的乐谱等等[80, 81]。针对这一问题，Hannah等人[82]于2016年在其动作观察实验范式中设计了黑白万花筒动态影像，并证实了该动态影像可以在吸引注意力的同时有效避免联想到任何动作的发生，故本文采用Hannah等人在其文献附件中所提供的黑白万花筒动态影像作为前置控制刺激。
第3章 基于脑电信号时域和频域的皮层溯源和分析 ....................... 20
3.1精确低分辨率层析成像（eLORETA）脑电溯源方法 .................... 20
3.2基于脑电信号时域和频域的皮层溯源 ...................... 21
第4章 基于脑电溯源的ROI皮层脑功能网络分析 ........................ 34
4.1脑功能网络概述 .................................. 34
4.2基于滞后相位同步的皮层脑功能连通性分析方法 ........................ 34
第5章 总结与展望 ..................................... 47
5.1工作总结 ...................................... 47
5.2研究展望 ....................................... 47
第4章 基于脑电溯源的ROI皮层脑功能网络分析
4.1脑功能网络概述
大脑是一个高度复杂但非常高效的网络，由约上百亿组织良好的神经元组成，这些神经元为大脑分层处理各种不同层次的信息提供动力，如感知、控制、思考、记忆等等[102]。不同的大脑区域既有各自的功能，又不断地相互沟通，形成一个复杂的、分离的、综合的网络。通过对节点间的连通性分析，脑功能网络被建模为一个复杂、分离和整合的网络，连接着不同的大脑皮层功能区域。研究大脑的功能连接可以为我们提供一种有效的方法来研究不同的大脑皮层网络如何与人类的各类行为相关，以及这些功能网络在神经系统疾病中可能发生的变化。在过去的几十年里，结构神经科学和功能神经科学研究的丰富历史为大脑提供了大量的知识和越来越深入的理解，特别是关于大脑各区域的作用和功能。同时得益于近些年大脑信号测量技术的不断进步，研究者现在能够借助多种设备测量大脑活动，分析大脑不同区域之间的信息交流和信号相关性，并通过这些功能网络在实际场景下的变化来探索人类大脑更深层次的神经运作机制。
除了基于时域和频域来研究皮层电信号的空间分布之外，当前基于脑电信号的另一个重要研究领域是脑功能网络节点间的连通性分析。大脑对运动信息的功能整合处理是多个脑区皮层信息交流的结果，所以不同区域皮层间的连通性分析对大脑功能整合的表征具有十分重要的意义。目前已有多种进行连接分析的度量方法，例如格兰杰因果关系、相干性、相关性、动态因果建模等。其中，功能连接度量可以量化皮层信号之间的依赖关系，而有效连接度量实现了量化一个皮层区域对另一个皮层区域的直接影响[79]。虽然已有多种基于脑电的脑功能网络连接分析度量方法可供选择，但这些方法都受到容积传导的影响。理论上，容积传导是瞬间传播的，导致脑电信号采集电极之间存在显著的空间相关性，即使电极下方的皮层区域没有功能连接，容积传导仍然可以延伸超过8cm的距离。脑电信号的皮层溯源定位分析可以有效减少容积传导对脑功能网络连通性分析的影响，同时脑功能网络的连接节点由头皮电极拓展到更深层的皮层区域，可以显著增加功能分析的精准性[103]。不过，当前的脑电源定位技术普遍需要将脑电图信号参考到一个共同的平均电位，这可能会改变真实的连接模式，影响最终生成的皮层脑功能网络的可靠性。基于对相位同步计算进行了精确校正的、排
