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基于脑电功能连接拓扑表征的心算任务分类

Mental arithmetic task classification based on topological representation of EEG-based functional connectivity
吴选昆1,2
颜延2
贾振华1
白雪丽1
王磊2
1. 北华航天工业学院 计算机学院, 河北 廊坊 065000
2. 中国科学院深圳先进技术研究院, 广东 深圳 518055

摘要

使用脑网络图的方法分析脑电功能连接存在阈值选择、忽略了脑电图动力学特性的问题。针对这一问题,提出了一种使用拓扑动态建模的方法来分析脑电功能连接矩阵,以提高心算任务分类识别正确率。该方法首先将功能连接矩阵转换为无向加权图,然后使用持续同调工具来构建不同的复形,记录拓扑动态过程中形成的不同阶的同调特征,形成持续图,最后使用持续景观图特征作为分类特征,输入到随机森林分类器进行心算状态识别。在心算状态识别和心算质量分类两个任务中分别获得了最高99.26%、99.20%的识别准确率,97.87%、99.80%的敏感性,以及99.78%、97.64%的特异性,并且在跨个体验证实验中分别获得了66.81%、66.85%的准确率。实验结果表明,该方法能充分考虑所有可能的阈值,有效提取脑电功能连接的分类信息,实现脑电心算状态自动识别。

基金项目

廊坊市科技局资助项目(2018011051)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0267
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 356-360
文章编号: 1001-3695(2022)02-005-0356-05

发布历史

[2021-09-18] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版

引用本文

吴选昆, 颜延, 贾振华, 等. 基于脑电功能连接拓扑表征的心算任务分类 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 356-360. (Wu Xuankun, Yan Yan, Jia Zhenhua, et al. Mental arithmetic task classification based on topological representation of EEG-based functional connectivity [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 356-360. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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