【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能医疗，具体地，涉及基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、注意是一种进化上保守的重要认知过程，是对有限计算资源的灵活控制。注意可以分为两种：一种是自下而上的注意力，是纯粹由突出的外部刺激驱动的，也被称为瞬时注意(transient attention)或外源性注意(exogenous attention)；另一种是自上而下的注意力，是基于任务目标主动引发的，也被称之为持续性注意(sustained attention)或内源性注意(endogenous attention)。
2、绝大多数情况下，自下而上的注意力捕获都会受到自上而下的注意力的调控，无论是日常生活还是工作学习，都依赖于注意力来辅助我们从复杂多变的感官环境中发现与任务相关的刺激。注意力在我们各种认知活动的调节中发挥着重要功能。因此，对注意力发生过程中的神经活动进行系统全面的解析，开发一种新型的能够用于注意力有效预测的方法对认知神经科学领域的进一步研究和探索均具有重要意义。
技术实现思路
1、鉴于注意力是保障人们在复杂和信息丰富的世界中有效运作的基石，深入了解整个大脑中相关的多模态神经活动对于系统研究注意力背后的机制至关重要。本专利技术将eeg与c-fos的染色方法相结合，选择5孔选择连续反应时间任务(5-csrtt)这一评估啮齿类动物注意力的行为范式，解析注意力集中状态下的全脑神经活动特征。以期为本领域提供一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶
2、本专利技术的上述专利技术目的通过以下技术方案得以实现：
3、本专利技术的第一方面提供了一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法。
4、进一步，所述预测方法包括：
5、获取待测样本前额叶皮层中的前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层中的前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据；
6、获取待测样本eeg脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据；
7、基于所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据和所述eeg脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据进行分类预测，得到待测样本是否为注意力集中样本的分类结果。
8、进一步，若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动增加显著，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量，而high-γ频段能量无显著变化，则得到待测样本为注意力集中样本的分类结果。
9、进一步，若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动无显著变化，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化，则得到待测样本为非注意力集中样本的分类结果。
10、进一步，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据采用c-fos染色方法对待测样本进行检测获得；
11、若与非前扣带回皮质和前边缘皮质的脑区相比，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元中c-fos阳性神经元的数量和密度均较高，则表明所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动增加显著；
12、若与非前扣带回皮质和前边缘皮质的脑区相比，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元中c-fos阳性神经元的数量和密度无显著变化，则表明所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动无显著变化。
13、进一步，所述eeg脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据以及eeg脑电信号的溯源数据采用eeg测量方法对待测样本进行检测获得；
14、若与非α、β、low-γ频段相比，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量活动，而high-γ频段能量无显著变化的能量活动，则表明所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量，而high-γ频段能量无显著变化；
15、若与非α、β、low-γ频段相比，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化的能量活动，则表明所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化。
16、本专利技术第二方面提供了一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测系统。
17、进一步，所述系统包括：
18、数据获取单元：获取待测样本前额叶皮层中的前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层中的前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据，获取待测样本eeg脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据；
19、分析预测单元：基于所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据和所述eeg脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据进行分类预测，得到待测样本是否为注意力集中样本的分类结果；
20、结果输出单元：若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动增加显著，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量，而high-γ频段能量无显著变化，则得到待测样本为注意力集中样本的分类结果；
21、若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动无显著变化，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化，则得到待测样本为非注意力集中样本的分类结果。
22、进一步，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据采用c-fos染色方法对待测样本进行检测获得；
23、若与非前扣带回皮质和前边缘皮质的脑区相比，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元中c-fos阳性神经元的数量和密度均较高，则表明所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动增加显著；
24、若与非前扣带回皮质和前边缘皮质的脑区相比，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元中c-fos阳性神经元的数量和密度无显著变化，则表明所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动无显著变化。
25、进一步，所述eeg脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据以及eeg脑电信号的溯源数据采用eeg测量方法对待测样本进行检测获得；
26、若与非α、β、low-γ频段相比，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量活动，而high-γ频段能量无显著变化的能量活动，则表明所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量，而high-γ频段能量无显著变化；
27、若与非α、β、low-γ频段相比，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化的能量活动，则表明所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化。
28、本专利技术的第三方面提供了一种基于前扣带本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动增加显著，所述EEG脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量，而high-γ频段能量无显著变化，则得到待测样本为注意力集中样本的分类结果。
3.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动无显著变化，所述EEG脑电在α、β、low-γ频段无显著变化，则得到待测样本为非注意力集中样本的分类结果。
4.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据采用c-Fos染色方法对待测样本进行检测获得；
5.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在
6.一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测系统，其特征在于，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据采用c-Fos染色方法对待测样本进行检测获得；
8.根据权利要求6所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测系统，其特征在于，所述EEG脑电在α、β、low-γ、high-γ频段的能量数据以及EEG脑电信号的溯源数据采用EEG测量方法对待测样本进行检测获得；
9.一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动增加显著，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段呈现高能量，而high-γ频段能量无显著变化，则得到待测样本为注意力集中样本的分类结果。
3.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，若所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动无显著变化，所述eeg脑电在α、β、low-γ频段无显著变化，则得到待测样本为非注意力集中样本的分类结果。
4.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，所述前额叶皮层中的前扣带回皮质和前边缘皮质第五层和第六层神经元的活动数据采用c-fos染色方法对待测样本进行检测获得；
5.根据权利要求1所述的基于前扣带回皮质和背内侧前额叶皮层的注意力预测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳崟，谭又铭，袁增强，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院，
类型：发明
国别省市：
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