【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于智能醫療，具體地，涉及基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法、計算機設備及存儲介質。
技術介紹
1、注意是一種進化上保守的重要認知過程，是對有限計算資源的靈活控制。注意可以分為兩種：一種是自下而上的注意力，是純粹由突出的外部刺激驅動的，也被稱為瞬時注意(transient?attention)或外源性注意(exogenous?attention)；另一種是自上而下的注意力，是基于任務目標主動引發的，也被稱之為持續性注意(sustained?attention)或內源性注意(endogenous?attention)。
2、絕大多數情況下，自下而上的注意力捕獲都會受到自上而下的注意力的調控，無論是日常生活還是工作學習，都依賴于注意力來輔助我們從復雜多變的感官環境中發現與任務相關的刺激。注意力在我們各種認知活動的調節中發揮著重要功能。因此，對注意力發生過程中的神經活動進行系統全面的解析，開發一種新型的能夠用于注意力有效預測的方法對認知神經科學領域的進一步研究和探索均具有重要意義。
技術實現思路
1、鑒于注意力是保障人們在復雜和信息豐富的世界中有效運作的基石，深入了解整個大腦中相關的多模態神經活動對于系統研究注意力背后的機制至關重要。本專利技術將eeg與c-fos的染色方法相結合，選擇5孔選擇連續反應時間任務(5-csrtt)這一評估嚙齒類動物注意力的行為范式，解析注意力集中狀態下的全腦神經活動特征。以期為本領域提供一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉
2、本專利技術的上述專利技術目的通過以下技術方案得以實現：
3、本專利技術的第一方面提供了一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法。
4、進一步，所述預測方法包括：
5、獲取待測樣本前額葉皮層中的前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層中的前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據；
6、獲取待測樣本eeg腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據；
7、基于所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據和所述eeg腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據進行分類預測，得到待測樣本是否為注意力集中樣本的分類結果。
8、進一步，若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動增加顯著，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量，而high-γ頻段能量無顯著變化，則得到待測樣本為注意力集中樣本的分類結果。
9、進一步，若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動無顯著變化，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化，則得到待測樣本為非注意力集中樣本的分類結果。
10、進一步，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據采用c-fos染色方法對待測樣本進行檢測獲得；
11、若與非前扣帶回皮質和前邊緣皮質的腦區相比，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元中c-fos陽性神經元的數量和密度均較高，則表明所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動增加顯著；
12、若與非前扣帶回皮質和前邊緣皮質的腦區相比，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元中c-fos陽性神經元的數量和密度無顯著變化，則表明所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動無顯著變化。
13、進一步，所述eeg腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據以及eeg腦電信號的溯源數據采用eeg測量方法對待測樣本進行檢測獲得；
14、若與非α、β、low-γ頻段相比，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量活動，而high-γ頻段能量無顯著變化的能量活動，則表明所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量，而high-γ頻段能量無顯著變化；
15、若與非α、β、low-γ頻段相比，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化的能量活動，則表明所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化。
16、本專利技術第二方面提供了一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測系統。
17、進一步，所述系統包括：
18、數據獲取單元：獲取待測樣本前額葉皮層中的前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層中的前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據，獲取待測樣本eeg腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據；
19、分析預測單元：基于所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據和所述eeg腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據進行分類預測，得到待測樣本是否為注意力集中樣本的分類結果；
20、結果輸出單元：若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動增加顯著，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量，而high-γ頻段能量無顯著變化，則得到待測樣本為注意力集中樣本的分類結果；
21、若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動無顯著變化，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化，則得到待測樣本為非注意力集中樣本的分類結果。
22、進一步，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據采用c-fos染色方法對待測樣本進行檢測獲得；
23、若與非前扣帶回皮質和前邊緣皮質的腦區相比，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元中c-fos陽性神經元的數量和密度均較高，則表明所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動增加顯著；
24、若與非前扣帶回皮質和前邊緣皮質的腦區相比，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元中c-fos陽性神經元的數量和密度無顯著變化，則表明所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動無顯著變化。
25、進一步，所述eeg腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據以及eeg腦電信號的溯源數據采用eeg測量方法對待測樣本進行檢測獲得；
26、若與非α、β、low-γ頻段相比，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量活動，而high-γ頻段能量無顯著變化的能量活動，則表明所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量，而high-γ頻段能量無顯著變化；
27、若與非α、β、low-γ頻段相比，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化的能量活動，則表明所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化。
28、本專利技術的第三方面提供了一種基于前扣帶本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，所述預測方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動增加顯著，所述EEG腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量，而high-γ頻段能量無顯著變化，則得到待測樣本為注意力集中樣本的分類結果。
3.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動無顯著變化，所述EEG腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化，則得到待測樣本為非注意力集中樣本的分類結果。
4.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據采用c-Fos染色方法對待測樣本進行檢測獲得；
5.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在
6.一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測系統，其特征在于，所述系統包括：
7.根據權利要求6所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測系統，其特征在于，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據采用c-Fos染色方法對待測樣本進行檢測獲得；
8.根據權利要求6所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測系統，其特征在于，所述EEG腦電在α、β、low-γ、high-γ頻段的能量數據以及EEG腦電信號的溯源數據采用EEG測量方法對待測樣本進行檢測獲得；
9.一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測設備，其特征在于，所述設備包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-5中任一項所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，所述預測方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動增加顯著，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段呈現高能量，而high-γ頻段能量無顯著變化，則得到待測樣本為注意力集中樣本的分類結果。
3.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，若所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動無顯著變化，所述eeg腦電在α、β、low-γ頻段無顯著變化，則得到待測樣本為非注意力集中樣本的分類結果。
4.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，所述前額葉皮層中的前扣帶回皮質和前邊緣皮質第五層和第六層神經元的活動數據采用c-fos染色方法對待測樣本進行檢測獲得；
5.根據權利要求1所述的基于前扣帶回皮質和背內側前額葉皮層的注意力預測方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：岳崟，譚又銘，袁增強，
申請(專利權)人：中國人民解放軍軍事科學院軍事醫學研究院，
類型：發明
國別省市：
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