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基于多变量模式分析的飞行学员脑功能连接的识别研究

磁共振成像传媒  · 公众号  ·  · 2024-03-14 06:06

正文


来源:磁共振成像传媒

民航飞行员的需求量逐年增大,即使在新冠疫情持续的2022年,全年我国运输航空公司的驾驶员仍然增加了2277名。培养民航飞行员需要消耗大量时间、金钱和人力成本,由于该职业的特殊性,飞行员人才需要提前培养和储备。以中国民用航空飞行学院为例,所有的飞行学员需要通过2年的理论课培训与1~2年的飞行训练,训练过程中需要提供飞行教员、教练机、燃油以及成体系的配套设备支持。但同时一些学员并不能成长为合格的飞行员。这对学员、学校和航空公司都是巨大的时间和经济损失,也将对学员的职业生涯带来极大的打击,而学员所受的心理创伤更是难以忽视。因此有必要在选拔中建立更为有效的评估系统,而对飞行员和学员的大脑研究将有助于飞行员的选拔和训练。

过往的多种研究已经通过静息状态功能性磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI)发现大脑与职业能力存在相关性。rs-fMRI通过测量被试者的血氧水平依赖(blood oxygen level-dependent, BOLD)信号反映大脑内部的活动状态。目前已经有一些通过rs-fMRI的研究显示,飞行员的大脑相较于普通人发生了改变。CHEN等发现飞行员相较于普通人在默认模式网络(default mode network, DMN)内部有更高的连通性,并且飞行员的中央执行网络(central executive network, CEN)、DMN和突显网络(salience network, SN)三种网络间的功能连接增加,网络内功能连接减少,功能动力学的时间特性增加。XU等通过对静息态下的低频信号发现飞行员与视觉信息处理和身体协调运动相关的大脑区域的自发活动显著增强。CHEN等通过对度中心性的研究发现飞行学员经过训练后提高了左额中回和左舌回的度中心性值,并且提高了他们的执行能力。JIANG等结合fMRI与行为学研究发现飞行员在受到刺激时情绪比其他健康人更加稳定,同时右侧缘上回和右侧舌回的激活低于其他健康人。

先前的研究揭示了飞行员大脑相较于普通人的变化,以及这些变化与某些能力的相关性。这些研究主要是通过单变量模式分析的方法得到其有别于普通人大脑的特性,反映的是群体层面的差异。但是还缺乏使用多变量模式分析(multivariate pattern analysis, MVPA)的方法对飞行员等健康人群的研究。MVPA是一种在医学影像领域被提出的利用机器学习对数据处理的方法,在对个体的识别上有显著优势,相比传统的单变量模式分析对fMRI数据的细微变化更敏感。仅使用单变量模式分析难以确定各个指标的权重,不能很好地将研究成果应用在飞行员和学员的个体评估中。因此中国民用航空飞行学院飞行技术学院叶露教授团队尝试使用MVPA对飞行学员的rs-fMRI数据进行识别,建立一个可以有效识别出飞行学员个体的模型。本研究补充了在针对飞行员的研究中MVPA领域上的部分空缺,此外本研究训练得到的有效模型中的权重信息能够通过统计学以外的方式反映飞行员与普通人的大脑差异。

该项目受到国家自然科学基金项目(U2133209)四川省科技计划资助项目(2023NSFSC1183)的资助。

【叶露,刘孟轩,闫东峰,等.基于多变量模式分析的飞行学员脑功能连接的识别研究[J].磁共振成像,2024,15(2):108-114.

DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2024.02.016

(作者:叶露,刘孟轩,闫东峰,陈曦,马姗)

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叶露 教授

叶露, 博士研究生,教授,中国民用航空飞行学院,飞行技术学院副院长。

专业特长: 飞行技术与飞行运行、航空人机功效与认知神经科学、民机试飞工程。

社会兼职: 民航职业教育通用航空教学指导委员会委员 中国民航局民用航空器驾驶员执照理论考试专家组组长。

获得基金项目资助情况: 参与四川省自然科学基金青年基金项目《基于多模态成像的民航飞行学员胜任能力相关的脑网络机制研究》(2023NSFSC1183)。

获得奖项/荣誉: 第26届中国青年五四奖章获得者。《飞行原理》国家级线上一流课程负责人;《飞行原理》四川省“课程思政”示范课程负责人;四川省“课程思政”示范团队负责人;中国民航局教学成果奖一等奖获得者,排名第一;中国民航局优秀党务工作者。

学术成果: 主编教材2本《飞行原理》清华大学出版社2022年,《空气动力学与飞行原理》大连海事大学出版社2019年。副主编教材3本《飞行原理》西南交通大学出版社2012年,《飞机性能》大连海事大学出版社2017年,《飞机性能工程》大连海事大学出版社2019年。



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