基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法

论文摘要

目的为了研究大脑运动想象时脑功能网络的状态变化,并区分运动想象任务,本文提出一种基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法。方法首先获取Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号（motor imagery electroencephalography,MI-EEG）,计算任意两导相同节律MI-EEG之间的锁相值;然后分别构建两个节律的脑功能网络,并提取6种全局网络特征参数,对其归一化处理后进行串行融合获得特征向量;最后以支持向量机（support vector machine,SVM）作为分类器,采用10折交叉验证法,在BCI Competition III Data Sets IIIa数据集上对两种运动想象任务进行分类。结果相比于其他脑网络特征提取方法,本文方法获得了较高的识别率,最高识别率和平均识别率分别达到100. 00%和83. 33%。结论从脑功能网络的角度,通过构建Mu节律和Beta节律两个运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取多个反映大脑网络整体信息的特征,相对于构建单一运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取单个网络特征参数,能够有效改善运动想象任务的识别效果,为MI-EEG信号的特征提取方法提供了一种新的思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李明爱,南琳,孙炎珺

关键词: 运动想象脑电信号,脑功能网络,图论,特征提取,锁相值

来源: 北京生物医学工程 2019年01期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,基础科学

专业: 生物学,生物医学工程

单位: 北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室

基金: 国家自然科学基金(81471770),北京市自然科学基金(7132021)资助

分类号: R318

页码: 15-21

总页数: 7

文件大小: 335K

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