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Brain Functional Network Improved by Magnetic Stimulation at Acupoints during Mental Fatigue
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作者 Shuo Yang Na Ai +3 位作者 Yanyun Qiao Lei Wang Hongli Yu Guizhi Xu 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2016年第10期65-70,共6页
To investigate the effects of magnetic stimulation at acupoints on brain functional network during mental fatigue, magnetic stimulation was applied to stimulate SHENMEN (HT7), HEGU (LI4) and LAOGONG (PC8) acupoint in ... To investigate the effects of magnetic stimulation at acupoints on brain functional network during mental fatigue, magnetic stimulation was applied to stimulate SHENMEN (HT7), HEGU (LI4) and LAOGONG (PC8) acupoint in this paper. The brain functional networks of normal state, mental fatigue state and stimulated state were constructed and the characteristic parameters were comparatively studied based on the complex network theory. The results showed that the connection of the network was enhanced by stimulating the HT7, LI4 and PC8 acupoint. In conclusion, magnetic stimulation at acupoints can effectively relieve mental fatigue. 展开更多
关键词 Magnetic Stimulation ACUPOINT Electroencephalograph (eeg) Mental Fatigue brain Functional network
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睡眠影响记忆巩固的同步EEG-fMRI研究 被引量:10
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作者 雷旭 赵文瑞 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第3期327-334,共8页
默认网络是静息状态活动较强的大脑结构,它包含的海马和内侧前额叶两个脑区是记忆巩固的关键部位,同时静息态也被证明伴随有记忆巩固现象,我们推测默认网络是睡眠依赖记忆巩固的核心结构。本研究拟借助同步EEG-f MRI在时空分辨率上的优... 默认网络是静息状态活动较强的大脑结构,它包含的海马和内侧前额叶两个脑区是记忆巩固的关键部位,同时静息态也被证明伴随有记忆巩固现象,我们推测默认网络是睡眠依赖记忆巩固的核心结构。本研究拟借助同步EEG-f MRI在时空分辨率上的优势,研究默认网络参与睡眠依赖记忆巩固的神经机制。包括:1)发掘默认网络活动的电生理指标,应用EEG源定位和跨频段耦合分析,揭示记忆巩固的动态过程;2)应用滑动时间窗和模块分析,研究默认网络参与静息态和睡眠过程记忆巩固的异同,揭示记忆在昼夜更迭中得以强化的神经机制;3)通过多模态信息融合,揭示记忆类型和睡眠阶段等因素对睡眠依赖记忆巩固的影响。本研究的开展对阐明睡眠依赖记忆巩固的神经机制具有深刻的理论意义,并最终可能为治疗学习记忆相关障碍提供全新的思路。 展开更多
关键词 脑电-功能磁共振 脑网络 记忆巩固 睡眠
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精神分裂症患者工作记忆EEG功能网络属性分析 被引量:12
3
作者 孙丽婷 阴桂梅 +4 位作者 谭淑平 赵艳丽 张进国 李东 李海芳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期25-30,共6页
精神分裂症与一些认知障碍如信息处理、工作记忆等联系紧密,研究工作是记忆任务中精神分裂症患者与正常人的多通道脑电在各个阶段、各个频段存在哪些显著性差异,可为精神分裂症的诊断提供依据。使用相位锁值(Phase Locking Value,PLV)... 精神分裂症与一些认知障碍如信息处理、工作记忆等联系紧密,研究工作是记忆任务中精神分裂症患者与正常人的多通道脑电在各个阶段、各个频段存在哪些显著性差异,可为精神分裂症的诊断提供依据。使用相位锁值(Phase Locking Value,PLV)来量化任意两个电极通道之间的相位同步性,构建脑功能网络的关联矩阵,计算不同稀疏度下脑网络的全局属性以及局部属性曲线下面积,在同一阶段、同一频段下对精神分裂症患者和正常人得到的属性值进行非参数检验,找出差异显著的属性及节点,将对应值作为特征训练SVM分类器,进而将精神分裂症患者和正常人分类。属性分析结果表明,工作记忆任务中θ和α频段发挥主要作用的脑区集中在右侧额叶区和枕叶区,γ频段相关的脑区集中在顶叶区;精神分裂症患者额叶右侧区域与枕叶区电极间θ、α波相关性低于正常人,而其顶叶区电极间γ波的相关性高于正常人。 展开更多
关键词 工作记忆 精神分裂症 eeg功能网络属性 特征频段 特征脑区
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基于深层图卷积的EEG情绪识别方法研究 被引量:3
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作者 李奇 常立娜 +1 位作者 武岩 闫旭荣 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期18-22,共5页
针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的... 针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的节点特征收敛到固定空间无法学习到有效特征的问题,并在卷积层后加入PN正则化扩大不同情绪特征间的距离,提高情绪识别的性能。在SEED数据集上进行实验,与浅层图卷积网络相比准确率提高了0.7%,标准差下降了3.15。结果表明该模型提取的全局脑区空间关联信息对情绪识别的有效性。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 深度图卷积神经网络 全局脑区
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基于脑功能网络的虚拟现实晕动症检测
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作者 杨文清 化成城 +4 位作者 殷利平 陶建龙 陈玥池 戴志安 刘佳 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期26-34,共9页
基于对不同眩晕状态下的脑电信号(EEG)解码提出有效的检测方案,有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法.本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段,并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组,利用PLV(锁相值)方法计算EEG频段内... 基于对不同眩晕状态下的脑电信号(EEG)解码提出有效的检测方案,有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法.本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段,并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组,利用PLV(锁相值)方法计算EEG频段内和频段间的功能连接以构建超邻接矩阵,并基于SVM(支持向量机)和CNN(卷积神经网络)等模型进行分类识别.研究结果显示,聚类系数、局部效率和加权节点度三种具有显著性差异的拓扑特征融合后,在检测眩晕和非眩晕,高眩晕和低眩晕两个任务中的最高平均分类准确率分别为91.70%和96.00%.此外,本文还将超邻接矩阵直接输入CNN模型,在两个任务中得到的平均分类准确率分别达到93.40%和98.50%.结果表明,本研究所提方法可用于虚拟现实晕动症的检测,并可为进一步研究晕动症对各脑区功能耦合的影响提供参考. 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症 脑电信号(eeg) 多元变分模态分解 脑功能连接 网络拓扑特征
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基于EEG脑网络的视觉呈现速度对工作记忆影响的研究 被引量:4
6
作者 王碧霄 陈瑶 +2 位作者 李鑫 王盛淋 黄丽亚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期257-265,共9页
随着生活节奏加快,倍速播放在学习过程中被广泛应用,对学习认知活动的影响也逐渐被学者所关注。为探究记忆任务的视觉呈现速度对工作记忆的影响及其机理,本研究从EEG脑网络的视角展开研究。设计了快慢两种呈现速度下的实验范式,并对18... 随着生活节奏加快,倍速播放在学习过程中被广泛应用,对学习认知活动的影响也逐渐被学者所关注。为探究记忆任务的视觉呈现速度对工作记忆的影响及其机理,本研究从EEG脑网络的视角展开研究。设计了快慢两种呈现速度下的实验范式,并对18名被试的脑电数据进行采集,计算各频段的功率谱并选择具有显著性差异(P<0.05)的频段进行分析。采用格兰杰因果的方法计算不同频段脑区之间的因果关系并构建加权因效性脑网络,分析网络的入度、出度和聚类系数这3种网络特征,并使用支持向量机对快慢状态下的脑网络进行分类。结果显示,在快速视觉呈现状态下,脑网络出入度增加,节点聚类系数进一步加强,且具有显著差异节点主要分布于额叶、顶叶和枕叶,显著高于慢速视觉呈现状态(P<0.05),以各频段入度、出度、聚类系数作为特征对快慢状态下的脑网络进行分类,分类准确率分别最高可达90.96%、90.29%、86.53%。本研究表明,随着视觉呈现速度加快,视觉加工进一步激活,被试的工作记忆意识活动逐渐增强,大脑左半球对语言、推理等认知活动的主导作用也在不断加强。本研究为探究播放速度对学习认知活动的影响提供了新的研究思路,也为学习视频设计者设置播放速度提供理论依据。 展开更多
关键词 脑电信号 工作记忆 视觉刺激 格兰杰因果 脑网络
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基于EEG的车内噪声评价研究 被引量:3
7
作者 邹丽媛 王宏 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期1425-1430,共6页
随着汽车产业的飞速发展,对车内声振舒适度要求不断提高。车内噪声的量化评价主要沿着主观评价和基于心理声学评价指标的声品质客观量化模型两大方向。前者不够客观,评价结果不具有普适性;但人是最终评价者,后者仍难以满足声音评价因人... 随着汽车产业的飞速发展,对车内声振舒适度要求不断提高。车内噪声的量化评价主要沿着主观评价和基于心理声学评价指标的声品质客观量化模型两大方向。前者不够客观,评价结果不具有普适性;但人是最终评价者,后者仍难以满足声音评价因人而异的要求。大量研究表明,脑电方法能客观反映人的主观感受,如情绪和疲劳等。本文中将脑电方法引入车内噪声评价,利用脑电特征参数客观反映车内噪声造成的乘员烦恼度,构建脑电特征参数与烦恼度的关系。 展开更多
关键词 车内噪声 脑网络 脑电信号 小波包分解
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基于改进Renyi熵算法的EEG心算任务识别 被引量:1
8
作者 李鑫 黄丽亚 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2023年第6期44-51,共8页
结构熵是度量网络复杂度的重要手段,为了弥补传统结构熵仅仅关注网络单一特性的问题,提出了一种改进Renyi熵算法来研究心算任务下的EEG脑网络,引入了两个重要网络属性——分形维数和介数中心性来提高网络复杂性的度量能力。之后,基于心... 结构熵是度量网络复杂度的重要手段,为了弥补传统结构熵仅仅关注网络单一特性的问题,提出了一种改进Renyi熵算法来研究心算任务下的EEG脑网络,引入了两个重要网络属性——分形维数和介数中心性来提高网络复杂性的度量能力。之后,基于心算EEG数据计算两两电极间的相位锁定值(PLV),构建了复杂脑网络,并进行复杂度分析。结果表明,在α频段,心算状态下额叶与顶枕叶的脑同步性低于休息状态,心算状态的脑网络复杂性高于休息状态。利用支持向量机(SVM)实现了休息、心算状态的识别,算法识别准确率达到了88.42%。 展开更多
关键词 脑电 心算 复杂网络 脑网络 结构熵
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精分EEG脑网络同步稳定性研究 被引量:3
9
作者 姚蓉 杨雄 +2 位作者 杨鹏飞 阴桂梅 李海芳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期60-64,共5页
为了深入表征和刻画精神分裂症患者大脑活动时各个电极通道的状态变化,通过利用复杂网络同步稳定理论以及精分工作记忆实验范式对EEG信号进行分析。从复杂网络角度出发构建脑功能网络,并利用特征谱比值法分析脑网络及其同步性随时间的... 为了深入表征和刻画精神分裂症患者大脑活动时各个电极通道的状态变化,通过利用复杂网络同步稳定理论以及精分工作记忆实验范式对EEG信号进行分析。从复杂网络角度出发构建脑功能网络,并利用特征谱比值法分析脑网络及其同步性随时间的演化过程。对比实验表明精分患者和正常对照组同步能力具有很大差异且差异主要源于对应脑网络的一个局部化区域S的不同,并通过设计对比实验进一步验证此区域对脑网络同步影响的有效性。脑网络同步稳定区域S的发现对研究神经精神性疾病下脑网络的演化过程提供了新的思路。 展开更多
关键词 脑电图 精神分裂症 工作记忆 复杂网络 脑网络同步
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基于多脑区注意力机制胶囊融合网络的EEG-fNIRS情感识别
10
作者 刘悦 张雪英 +2 位作者 陈桂军 黄丽霞 孙颖 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2247-2257,共11页
为了提高情感识别的准确率,提出多脑区注意力机制和胶囊融合模块的胶囊网络模型(MBA-CFc CapsNet).通过情感视频片段诱发采集EEG-fNIRS信号,构建TYUT3.0数据集.提取EEG和f NIRS的特征,将其映射到矩阵,通过多脑区注意力机制融合EEG和fNIR... 为了提高情感识别的准确率,提出多脑区注意力机制和胶囊融合模块的胶囊网络模型(MBA-CFc CapsNet).通过情感视频片段诱发采集EEG-fNIRS信号,构建TYUT3.0数据集.提取EEG和f NIRS的特征,将其映射到矩阵,通过多脑区注意力机制融合EEG和fNIRS的特征,给予不同脑区特征不同的权重,以提取质量更高的初级胶囊.使用胶囊融合模块,减少进入动态路由机制的胶囊数量,减少模型运行的时间.利用MBA-CFc CapsNet模型在TYUT3.0情感数据集上进行实验,与单模态EEG和f NIRS识别结果相比,2种信号结合情感识别的准确率提高了1.53%和14.35%.MBA-CF-cCapsNet模型与原始CapsNet模型相比,平均识别率提高了4.98%,与当前常用的CapsNet情感识别模型相比提高了1%~5%. 展开更多
关键词 胶囊网络 eeg FNIRS 多脑区注意力机制 胶囊融合 情感识别
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基于非参数脑网络的帕金森亚型临床差异分析
11
作者 杨硕 娄旭 +2 位作者 刘硕 李佳睿 王磊 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第11期2451-2458,共8页
通过非参数方法分析帕金森病不同亚型患者的静息态脑电的脑网络特征.基于θ、个体化α(IAF)以及β频段的小波变换格兰杰因果构建非参数脑网络,提取杠杆中心性和效率密度,探讨其与临床表现的关联.研究发现,姿势不稳和步态困难型(PIGD)在... 通过非参数方法分析帕金森病不同亚型患者的静息态脑电的脑网络特征.基于θ、个体化α(IAF)以及β频段的小波变换格兰杰因果构建非参数脑网络,提取杠杆中心性和效率密度,探讨其与临床表现的关联.研究发现,姿势不稳和步态困难型(PIGD)在额叶和枕叶的杠杆中心性较高,体现出显著的信息处理优势;PIGD亚型在IAF频段的网络性能与精神和行为表现呈显著负相关.震颤主导型(TD)的效率密度在全频段优于PIGD亚型,且在β频段,杠杆中心性与日常生活能力显著正相关.不确定型(IT)在不同脑区和频段间的杠杆中心性和效率密度无明显差异,表现出较高的一致性.结果表明,不同帕金森病亚型的临床表现差异与个体化脑电特征及脑网络活动的异常密切相关. 展开更多
关键词 脑网络 脑电图 特征提取 杠杆中心性 帕金森亚型
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基于功能连接信息熵的精神分裂症EEG分类研究
12
作者 李佩珍 王彬 +2 位作者 牛焱 田程 相洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期239-244,共6页
为了提高精神分裂症的有效诊断,利用网络功能连接信息熵的方法对51例精神分裂症患者和56例年龄匹配的正常人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)进行了分类。通过采用分频技术、相位同步分析方法、信息熵方法、支持向量机(Support Vec... 为了提高精神分裂症的有效诊断,利用网络功能连接信息熵的方法对51例精神分裂症患者和56例年龄匹配的正常人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)进行了分类。通过采用分频技术、相位同步分析方法、信息熵方法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法,大幅提高了分类准确率(98.13%),实现了对精神分裂症的有效诊断。该分类方法主要涉及两阶段:利用分频技术和相位同步分析方法,获得各频段的脑电信号在各个时间点的功能连接矩阵;基于整个时间域上的功能连接计算各频段的信息熵,并将其分别作为功能脑网络的分类特征训练SVM分类器,进而对两组被试分类。分类结果表明,该方法大幅提高了精神分裂症检测的准确率。 展开更多
关键词 精神分裂症 脑电信号(eeg) 相位同步 功能连接信息熵 SVM分类 功能脑网络
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不同情绪错误记忆的脑电微状态功能网络分析 被引量:1
13
作者 李宜轩 李颖 +3 位作者 肖倩 王灵月 尹宁 杨硕 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期49-61,共13页
研究情绪对错误记忆的影响,有助于探究大脑的记忆加工机制.采集不同情绪状态下错误记忆脑电信号,由微状态分析得到各情绪组模板图(微状态1~5),根据微状态拟合结果划分各情绪组记忆再认4个阶段(早期加工、熟悉性加工、情节性回想加工和... 研究情绪对错误记忆的影响,有助于探究大脑的记忆加工机制.采集不同情绪状态下错误记忆脑电信号,由微状态分析得到各情绪组模板图(微状态1~5),根据微状态拟合结果划分各情绪组记忆再认4个阶段(早期加工、熟悉性加工、情节性回想加工和后提取加工)的时间段,在时间覆盖率有显著差异的微状态内构建相位锁值脑功能网络.从时间、空间2个角度分析脑电信号,结果表明各情绪组的大脑加工模式从情节回想加工阶段出现不同.积极组在前额区活跃的微状态3、5中持续停留且脑功能性强;消极组在微状态1中持续停留且脑功能性差;中性组在中央区活跃的微状态3、4中持续停留.积极组的时间和脑力资源多用于情节联想和推理,消极组的大脑处于低迷状态的时间长,中性组的时间和脑力资源多用于信息整合. 展开更多
关键词 脑电图(eeg) 情绪 错误记忆 微状态 脑功能网络
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导联注意力及脑连接驱动的虚拟现实晕动症识别模型研究
14
作者 化成城 周占峰 +3 位作者 陶建龙 杨文清 刘佳 付荣荣 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1161-1171,共11页
虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN... 虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波,然后计算导联间相关性构成功能脑网络,最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑电信号及主观评价VRMS水平(模拟器眩晕量表SSQ),所得数据用于验证该模型。结果显示经过10折交叉验证该方法检测到的VRMS水平与真实值之间平均均方误差为15.10,平均拟合优度为:96.63%。该结果表明该文所提模型可用于虚拟现实晕动症的检测,该脑电检测方法有望成为一种通用的虚拟现实产品评估方法。 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症(VRMS) 脑电(eeg) 功能脑网络 导联注意力 模拟器眩晕量表(SSQ)
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基于脑网络节点属性的情感识别方法
15
作者 房春英 位奥伟 辛向丽 《黑龙江科技大学学报》 2025年第6期1028-1034,共7页
为了表征情感状态下脑区间的功能分离与整合特性,针对传统网络拓扑属性难以充分捕捉脑区间复杂关系及动态变化的问题,提出了一种基于脑网络节点属性的脑电情感识别方法。通过小波相干构建脑功能网络,从功能分离和整合的角度提取节点中... 为了表征情感状态下脑区间的功能分离与整合特性,针对传统网络拓扑属性难以充分捕捉脑区间复杂关系及动态变化的问题,提出了一种基于脑网络节点属性的脑电情感识别方法。通过小波相干构建脑功能网络,从功能分离和整合的角度提取节点中心性特征,通过节点嵌入空间分析方法,将两类特征融合用于情感分类,在SEED数据集上进行实验。结果表明,该方法在积极/消极、积极/中性和中性/消极二分类任务中的平均识别准确率分别为97.05%、96.89%和95.30%,同时三分类准确率为93.81%。相比于其他情感识别方法,该方法能够更全面地提取脑网络的拓扑结构信息。 展开更多
关键词 脑网络 情感识别 脑电信号 节点嵌入
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基于图卷积神经网络的精神分裂症识别研究
16
作者 林萍 朱耿 +3 位作者 李斌 周宇星 徐信毅 李晓欧 《北京生物医学工程》 2025年第1期26-31,48,共7页
目的精神分裂症(schizophrenia,SZ)患者存在工作记忆、信息处理、选择性学习等方面的认知障碍,临床上仍由医生经量表进行评估诊断。本文提出了一种不依赖人工特征的基于脑功能连接与图卷积神经网络(graph convolution neural network,G... 目的精神分裂症(schizophrenia,SZ)患者存在工作记忆、信息处理、选择性学习等方面的认知障碍,临床上仍由医生经量表进行评估诊断。本文提出了一种不依赖人工特征的基于脑功能连接与图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)的精神分裂症辅助诊断方法,以实现对精神分裂症的自动分类。方法由于脑网络图与图数据的天然相似性,本文从42例精神分裂症患者和29例健康对照者(healthy control,HC)的强化学习任务中获取事件相关电位(event-related potential,ERP),以电极为节点,使用相位滞后指数构建功能连接矩阵,结合节点特征构造脑网络图数据,输入图卷积神经网络模型进行训练分类。结果GCN模型下使用功率谱密度作为节点特征时,SZ与HC的分类准确率、精确率、F1分数和特异性分别为84.21%、75%、85.71%、70%。与选择原始脑电(electroencephalogram,EEG)向量作为节点特征相比准确率提高了6.43%。与使用随机森林分类器相比,GCN模型提高了3.18%的准确率。结论本文运用图神经网络对脑电信号进行分类,实验结果表明,GCN可以有效识别SZ患者,实现对SZ患者的自动分类。图结构下节点特征的选择相对于传统机器学习模型对分类的准确率有显著提升,且效果更优。 展开更多
关键词 脑功能连接 图神经网络 脑电图 精神分裂症
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睡眠限制引起的生物节律紊乱对大脑警觉度影响的研究 被引量:10
17
作者 周鹏 朱越 +5 位作者 董晓 焦学军 周林颖 綦宏志 赵欣 何峰 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期504-511,共8页
目的通过大脑功能和脑电的变化探究睡眠限制引起的生物节律紊乱对大脑警觉度的影响。方法使用睡眠限制方法构建生物节律紊乱模型,10名受试者在6天内接受3次警觉度任务(PVT)实验并记录其脑电:前2天生物节律正常,此时定为基准;随后2天内比... 目的通过大脑功能和脑电的变化探究睡眠限制引起的生物节律紊乱对大脑警觉度的影响。方法使用睡眠限制方法构建生物节律紊乱模型,10名受试者在6天内接受3次警觉度任务(PVT)实验并记录其脑电:前2天生物节律正常,此时定为基准;随后2天内比前2天延迟3h睡眠,此时生物节律紊乱;最后2天正常作息,生物节律恢复。统计PVT结果,从大脑皮层监测的脑电中提取事件相关谱扰动(ERSP),用大脑各个区域对应为节点,建立脑网络,提取节点的度、平均路径长度及聚类系数特征。结果PVT反应时间显示出警觉度的波动变化,ERSP显示额区、顶区、枕区4~10Hz脑电活跃,恢复期13~22Hz活跃,脑网络显示大脑功能性连接程度在紊乱期低,恢复期未恢复至基准水平。结论警觉度具有节律性,睡眠限制会引起有机生命体生物节律紊乱,警觉度下降。正常作息后警觉度又会有一定程度的恢复,但短期内无法回到初始水平。 展开更多
关键词 睡眠剥夺 生物节律紊乱 脑电 脑网络
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视觉-前庭觉输入一致性影响老年人站姿稳定性及其脑电图脑网络特征 被引量:5
18
作者 杨毅 王国正 +4 位作者 华安珂 郝增明 黄聪 刘军 王健 《生理学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期918-926,共9页
衰老是影响站姿稳定性控制和导致跌倒频发的重要因素,但其作用机制尚不完全清楚。本研究旨在通过对比老年人和青年人在视觉-前庭觉输入一致和冲突条件下站姿稳定性及站姿脑电图(electroencephalogram, EEG)脑网络节点连接强度的差异,探... 衰老是影响站姿稳定性控制和导致跌倒频发的重要因素,但其作用机制尚不完全清楚。本研究旨在通过对比老年人和青年人在视觉-前庭觉输入一致和冲突条件下站姿稳定性及站姿脑电图(electroencephalogram, EEG)脑网络节点连接强度的差异,探讨衰老弱化站姿稳定性控制的EEG脑网络节点连接强度效应。无神经肌肉系统疾病的老年人(n=18)和青年人(n=18)志愿者参与本研究。用虚拟现实技术(virtualreality, VR)操作视觉旋转刺激(顺时针和逆时针),用水平旋转平台操作前庭觉旋转刺激(顺时针),根据感觉输入在水平面的方向差异性将视觉和前庭觉输入一致性分为视觉-前庭觉输入一致和视觉-前庭觉输入冲突。依据站姿足底压力中心(center of pressure, COP)移动轨迹检测站姿稳定性,用EEG信号采集和有向网络分析技术观察EEG脑网络连接节点连接强度。结果显示,老年人在视觉-前庭觉输入冲突条件下COP前后方向摆动速度、总轨迹长以及前后和左右方向样本熵等站姿稳定性表现方面明显不及青年人,视皮质节点连接强度明显大于青年人,颞上皮质节点连接强度明显低于青年人。以上结果提示,老年人在站姿平衡控制中对视觉依赖性高;老年人无法很好应对视觉-前庭觉输入不一致引起的感觉冲突,导致站姿稳定性差。本研究结果对今后老年人平衡功能评估和跌倒预防训练具有重要的实践意义。 展开更多
关键词 视觉-前庭觉输入冲突 站姿稳定性 脑电图脑网络 节点连接强度
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基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析 被引量:6
19
作者 李昕 张晴 +2 位作者 张莹 谢平 尹立勇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期135-144,共10页
帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段... 帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。 展开更多
关键词 智能信息处理 帕金森轻度认知障碍 脑电 脑功能网络 特征提取 效率密度
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基于脑网络信息传递特性的癫痫病灶区定位 被引量:4
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作者 左锐 张旭 +6 位作者 魏婧 梁莹 李春林 赵翠 仲奕画 成昊 张国君 《北京生物医学工程》 2018年第4期331-336,共6页
目的癫痫是一种反复发作的慢性脑疾病,严重危害患者身心健康。如何精确定位癫痫病灶区是目前医学研究热点之一。本文旨在基于脑网络信息传递特性定位癫痫病灶区,期望为临床确诊病灶区提供创新思路。方法应用频域因果连接分析构建5位颞... 目的癫痫是一种反复发作的慢性脑疾病,严重危害患者身心健康。如何精确定位癫痫病灶区是目前医学研究热点之一。本文旨在基于脑网络信息传递特性定位癫痫病灶区,期望为临床确诊病灶区提供创新思路。方法应用频域因果连接分析构建5位颞叶癫痫患者颅内脑电特征频段因果网络,计算网络节点因果流。结果 (1)颞叶癫痫患者颅内脑电能量分布优势频带是δ、θ频段,δ、θ频段能量显著高于其他频段,病灶区能量分布高于非病灶区。(2)颞叶癫痫患者病灶区因果流小于0,非病灶区因果流大于0。结论 (1)颞叶癫痫患者颅内脑电特征频段为δ、θ,病灶区特征频段能量异常增强。(2)颞叶癫痫患者因果网络中,被定义为因果汇的脑区为临床确诊病灶区,因果源脑区为非病灶区,病灶区易受非病灶区影响。 展开更多
关键词 癫痫病灶区定位 颅内脑电信号 脑网络 定向传递函数 因果流
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