第一章 绪论 1
1.1研究背景、目的与意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究目的 8
1.1.3研究意义 8
1.2相关研究现状 12
1.2.1关于抑郁症、情绪和数字计算的fMRI相关研究 12
1.2.2关于非线性动力学方法的脑信号研究现状 19
1.3课题来源和研究内容 23
1.3.1课题来源 23
1.3.2研究内容 24
1.4本书组织结构 25
1.5本章小结 28
第二章 基于ACT-R的认知建模方法 29
2.1 ACT-R介绍 29
2.1.1什么是ACT-R ？ 29
2.1.2 ACT-R认知体系构架 31
2.1.3基于ACT-R的认知建模过程 35
2.1.4 ACT-R的知识定义 36
2.1.5 ACT-R模型预测结果 37
2.2 ACT-R结合fMRI研究方法 38
2.3理论驱动的科学研究方法 38
2.4本章小结 39
第三章 抑郁症、情绪、认知的fMRI BOLD信号相关理论与可行性分析 41
3.1 BOLD信号特征和发展 42
3.2 BOLD信号的生理基础与必要性 43
3.2.1 BOLD信号非线性动力学研究的生物物理机制 43
3.2.2 BOLD信号非线性动力学研究的大脑解剖基础 44
3.2.3 BOLD信号非线性动力学研究的必要性 45
3.3 BOLD信号研究的相关技术基础 46
3.3.1 ACT-R 46
3.3.2 fMRI 47
3.3.3相关实验设计 47
3.3.4 BOLD信号的数据处理 49
3.4抑郁症患者BOLD信号分析的可行性 49
3.4.1可行性的基础 49
3.4.2可行性的保障 50
3.5本章小结 50
第四章 解决加减法计算问题的不同策略研究：fMRI结合ACT-R 51
4.1材料与方法 52
4.1.1被试 52
4.1.2实验设计内容选取 52
4.1.3实验设计 52
4.1.4数据采集 53
4.1.5数据预处理 54
4.1.6 fMRI分析 55
4.1.7 ACT-R建模 56
4.2实验结果 58
4.2.1行为实验结果 58
4.2.2 fMRI实验结果 59
4.2.3 ACT-R建模实验结果 65
4.3讨论 72
4.4本章小结 74
第五章 不同情绪刺激下加减法计算的认知加工过程ACT-R建模与仿真 76
5.1引言 76
5.2材料与方法 79
5.2.1被试 79
5.2.2数据采集 79
5.2.3数据预处理 79
5.3实验设计与ACT-R建模 79
5.3.1实验设计 79
5.3.2 ACT-R建模 81
5.4实验结果 83
5.4.1行为实验结果 83
5.4.2 ACT-R实验结果 85
5.5本章小结 88
第六章 抑郁症患者在不同情绪刺激下加法计算加工过程建模 90
6.1引言 90
6.2材料与方法 91
6.2.1被试 91
6.2.2刺激呈现及实验流程 92
6.2.3数据采集 92
6.2.4数据预处理 92
6.3实验目的与ACT-R建模 92
6.3.1实验目的 92
6.3.2 ACT-R建模 93
6.4实验结果 95
6.4.1行为实验结果 95
6.4.2 ACT-R实验结果 96
6.5讨论 100
6.6本章小结 102
第七章 基于模糊近似熵的抑郁症患者静息态fMRI信号复杂度分析 103
7.1引言 103
7.2数据处理及算法分析 106
7.2.1 被试 106
7.2.2数据采集 106
7.2.3数据预处理 107
7.2.4近似熵算法 107
7.2.5样本熵 108
7.2.6模糊近似熵 109
7.2.7模糊近似熵和样本熵计算 110
7.2.8统计分析 110
7.3结果 111
7.4结论 115
7.5本章小结 119
总结与展望 121
总结 121
展望 123
参考文献 125