MARC

 008240221s2023        ulk                      00        kor
■001000016934632
■00520240214101636
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380093583
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30631678
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a610
■1001  ▼aHe,  Hengda.
■24510▼aMultimodal  Investigation  of  Brain  Network  Systems:  From  Brain  Structure  and  Function  to  Connectivity  and  Neuromodulation▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bColumbia  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(227  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Sajda,  Paul.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Columbia  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThe  field  of  cognitive  neuroscience  has  benefited  greatly  from  multimodal  investigations  of  the  human  brain,  which  integrate  various  tools  and  neuroimaging  data  to  understand  brain  functions  and  guide  treatments  for  brain  disorders.  In  this  dissertation,  we  present  a  series  of  studies  that  illustrate  the  use  of  multimodal  approaches  to  investigate  brain  structure  and  function,  brain  connectivity,  and  neuromodulation  effects.  Firstly,  we  propose  a  novel  landmark-guided  region-based  spatial  normalization  technique  to  accurately  quantify  brain  morphology,  which  can  improve  the  sensitivity  and  specificity  of  functional  imaging  studies.  Subsequently,  we  shift  the  investigation  to  the  characteristics  of  functional  brain  activity  due  to  visual  stimulations.  Our  findings  reveal  that  the  task-evoked  positive  blood-oxygen-level  dependent  (BOLD)  response  is  accompanied  by  sustained  negative  BOLD  responses  in  the  visual  cortex.  These  negative  BOLD  responses  are  likely  generated  through  subcortical  neuromodulatory  systems  with  distributed  ascending  projections  to  the  cortex.  To  further  explore  the  cortico-subcortical  relationship,  we  conduct  a  multimodal  investigation  that  involves  simultaneous  data  acquisition  of  pupillometry,  electroencephalography  (EEG),  and  functional  magnetic  resonance imaging  (fMRI).  This  investigation  aims  to  examine  the  connectivity  of  brain  circuits  involved  in  the  cognitive  processes  of  salient  stimuli.  Using  pupillary  response  as  a  surrogate  measure  of  activity  in  the  locus  coeruleus-norepinephrine  system,  we  find  that  the  pupillary  response  is  associated  with  the  reorganization  of  functional  brain  networks  during  salience  processing.  In  addition,  we  propose  a  cortico-subcortical  integrated  network  reorganization  model  with  potential  implications  for  understanding  attentional  processing  and  network  switching.  Lastly,  we  employ  a  multimodal  investigation  that  involves  concurrent  transcranial  magnetic  stimulation  (TMS),  EEG,  and  fMRI  to  explore  network  perturbations  and  measurements  of  the  propagation  effects.  In  a  preliminary  exploration  on  brain-state  dependency  of  TMS-induced  effects,  we  find  that  the  propagation  of  left  dorsolateral  prefrontal  cortex  TMS  to  regions  in  the  lateral  frontoparietal  network  might  depend  on  the  brain-state,  as  indexed  by  the  EEG  prefrontal  alpha  phase.  Overall,  the  studies  in  this  dissertation  contribute  to  the  understanding  of  the  structural  and  functional  characteristics  of  brain  network  systems,  and  may  inform  future  investigations  that  use  multimodal  methodological  approaches,  such  as  pupillometry,  brain  connectivity,  and  neuromodulation  tools.  The  work  presented  in  this  dissertation  has  potential  implications  for  the  development  of  efficient  and  personalized  treatments  for  major  depressive  disorder,  attention  deficit  hyperactivity  disorder,  and  Alzheimer's  disease.
■590    ▼aSchool  code:  0054.
■650  4▼aBiomedical  engineering.
■650  4▼aNeurosciences.
■650  4▼aCognitive  psychology.
■653    ▼aBrain  connectivity
■653    ▼aElectroencephalography
■653    ▼aMagnetic  resonance  imaging
■653    ▼aImage  registration
■653    ▼aPupillometry
■653    ▼aTranscranial  magnetic  stimulation
■690    ▼a0541
■690    ▼a0317
■690    ▼a0633
■71020▼aColumbia  University▼bBiomedical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-02B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0054
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934632▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서