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基于脑电(Electroencephalogram,EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential,ERP)的有效解码,当前主要采用手工设计特征进行脑电分析.近年来,单试次脑电分类方法取得了长足进步,其中端到端的脑电分类方法能够实现对脑电的自动特征提取和分类,但在谎言检测中缺乏研究和应用,同时存在无法在测谎场景下直接应用的问题.本研究设计基于复合反应范式...
基于小波相干性算法的孤独症儿童脑电评估
孤独症 脑电 小波相干性 功能连接
2024/1/23
孤独症是一种先天的大脑发育障碍性疾病,孤独症儿童的早期评估诊断尤为重要.脑电图(Electroencephalography,EEG)是大脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映.EEG信号中包含了大量的生理与疾病信息,可为某些脑疾病提供诊断依据.本文按照国际10-20系统标准电极分布将全脑划分为5个脑区,采用小波相干性算法对孤独症(Autistic spectrum disorder,...
近日，国际著名学术期刊Nature的子刊Nature Biotechnology（《自然-生物技术》，工程技术领域顶级期刊，影响因子35.7）以Article形式正式发表研究论文“An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression”。论文以华南理工大学自动化科学与工程学院...
基于DIVA模型的脑电信号去噪方法研究
DIVA模型 脑电信号 噪声 稀疏分解
2017/1/9
脑电信号获取过程中,工频噪声干扰现象往往会使所获取的信息产生多种多形态瞬时结构波形,这种现象影响到DIVA(Directions Into Velocities of Articulators)模型对语音的正常处理.为此,本文提出了一种面向特征提取的脑电信号结构自适应稀疏分解模型,并在此基础上,通过采用匹配追踪算法求解最佳原子、使用过完备原子库中原子表示原始脑电信号等方法,实现了信号去噪的目的,效...
2014年8月20日-22日，第一届“基于脑电的脑成像与脑网络”国际学术研讨会（EEG Workshop: Controversies in EEG Source Imaging）在电子科技大学成功举行。来自美国、英国、法国、瑞士、比利时、土耳其、古巴和中国的70余名专家学者与会，就“基于脑电的脑成像与脑网络”主题展开研讨。
基于邻接矩阵分解的脑电特征提取与分类方法
脑功能网络 邻接矩阵 特征提取 运动想象
2014/4/23
针对脑-机接口研究中运动想象脑电信号的特征提取问题，本文提出了一种基于脑功能网络邻接矩阵分解的新方法。首先采用多通道运动想象脑电信号构建脑功能网络，然后对相应的邻接矩阵进行奇异值分解，依据矩阵奇异值特征向量定义了脑电的特征参数，最后输入支持向量机分类器，对BCI Competition IV Data Sets 1中的六组数据进行分类识别。实验结果表明，基于脑功能网络邻接矩阵分解的特征提取和支持向...
针对脑机接口中脑电信号特征提取的传统方法特征数量多、计算量大及分类正确率低等不足，本文提出了一种基于时域、频域、空域结合的方法用于提取大脑在想象左右手运动时所产生的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)信号。文中分别用独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)和小波变换提取原始脑电信号的空域特征及时频域特征，并用BP(Back Propagat...
典型相关分析去除脑电信号中眼电伪迹的研究
眼电伪迹 典型相关分析 盲源分离
2009/12/3
给出了一种基于典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）的盲源分离技术来去除脑电信号中的眼电伪迹。通过实验验证了基于CCA的盲源分离方法去除眼电伪迹的有效性，并将该方法与广泛使用的独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）进行了比较。实验结果表明，基于CCA的盲源分离方法可以对眼电伪迹进行成功地分离和消除，该方法相...
思维作业脑电的IMF能量熵特征提取与分类研究
固有模态函数 脑电信号 经验模态分解
2009/10/10
提出了一种基于固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号，同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同。而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类，发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识...
基于能量熵的运动想象脑电信号分类
脑机接口 脑电信号 能量熵
2009/7/16
对脑电信号进行特征提取和分类是脑机接口研究的核心问题，利用不同运动想象脑电信号能量熵的变化，从能量熵中提取特征，利用自定义基于统计理论分类方法进行分类，结果均达到90%以上。
基于支持向量机的思维脑电信号特征分类研究
脑电 思维作业 支持向量机
2009/7/15
探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口（BCI）方式，为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段（箭头出现2 s、1 s和0 s后提示按键）情况下想象左右手运动思维作业的信号采集实验，利用小波变换和支持向量机对实验数据进行离线处理。对三种情况下的延缓时间Δt0、Δt1和Δt2分析发现：Δt0与Δt1和Δt2之间都有显著性差别（p<0.05），而Δt1与Δt2...
基于支持向量机的脑电信号中左右手判别
脑－机接口 支持向量机 共空域子空间分解
2009/7/2
在脑-机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。介绍了一种方法，用于对单次信号的分类。这种方法主要思想是将共空域子空间分解和支持向量机相结合，以便提取信号特征。该方法被用于“BCI Competition 2003”第IV数据包上，分类正确率达89%。
基于独立分量分析的脑电中眼电伪迹消除
独立分量分析 负熵最大算法 脑电信号
2009/6/25
利用独立分量分析的方法对脑电中眼电伪迹成分进行剔除。运用负熵最大算法将脑电信号分解成独立分量，利用伪迹脑地形图的特征，将伪迹分量分离，得到不含伪迹的脑电信号。实验结果表明，该算法具有较强的稳健性和实用性。
通道选择对诱发脑电单次提取精度影响的研究
诱发电位 脑－机接口 单次提取
2009/1/6
采用“模拟自然阅读”诱发电位作为人脑和计算机之间的通信载体，用支持向量机从脑电中提取诱发电位。以被试4个通道记录到的脑电信号分别作为特征，信号时程固定为300ms，时段分别取100ms~400ms、200ms~500ms和300ms~600ms。三个被试的单通道最佳分类结果分别达到95.9%（被试M，通道Cz，300ms~600ms时段）,94.3%（被试H，通道Oz，100ms~400ms时段）...
脑电物理头模型数据采集系统的研究
数据采集 鉴相器 差动放大器
2008/12/1
介绍了脑电物理头模型数据采集系统的总体设计方案,主要对实验中所遇到的一些问题进行了系统的分析和解剖,将实验结果与解析解进行了比较，两者是相符的。