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任务提示的脑认知加工过程中神经振荡机制研究 被引量:1
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作者 王宇 陈晨 +2 位作者 张家琦 彭丝雨 高军峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期960-965,共6页
任务切换实验是评估人类认知灵活性的有效范式,其中提示语切换实验(Task Cuing)能够有效地测量任务切换的认知过程.为了深入研究任务切换的认知过程,本文设计了提示语(cue)和之后刺激(Target)比例为1∶8的提示语切换实验,采集了50名在... 任务切换实验是评估人类认知灵活性的有效范式,其中提示语切换实验(Task Cuing)能够有效地测量任务切换的认知过程.为了深入研究任务切换的认知过程,本文设计了提示语(cue)和之后刺激(Target)比例为1∶8的提示语切换实验,采集了50名在校大学生的脑电.结合事件相关电位和事件相关谱扰动、序间相位相干、事件相关相位互相干等时频分析的方法研究了任务切换认知过程中的神经振荡机制.实验结果显示,在P200时间段里,腹侧前额叶与后顶叶之间神经振荡存在相位同步现象,并且后顶叶电极神经震荡的相角滞后于前额叶电极,这表明P200对应的检索过程是由前额叶驱动后顶叶的一种自上而下的控制过程.在P300的时间段里,对theta波段频谱分布的研究结果显示了切换任务中大脑的激活强度显著大于重复任务中大脑的激活强度,而且,两种任务中该频段的能量均主要分布在右侧后顶叶,它揭示了任务集配置和更新与theta波段神经振荡之间的密切关系.本文以上发现为揭示大脑认知灵活性的神经振荡机制提供了一种新的途径,有助于我们深入了解任务切换的认知加工过程. 展开更多
关键词 任务切换 提示语 认知灵活性 时频分析 神经振荡
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基于PCANet和SVM的谎言测试研究 被引量:13
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作者 顾凌云 吕文志 +3 位作者 杨勇 高军峰 官金安 周到 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1969-1973,共5页
主成分分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)是基于深度学习理论的一种非监督式的特征提取方法,它克服了手工提取特征的缺点,目前其有效性仅仅在图像处理领域中得到了验证.本文针对当前谎言测试方法中脑电信号特征提... 主成分分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)是基于深度学习理论的一种非监督式的特征提取方法,它克服了手工提取特征的缺点,目前其有效性仅仅在图像处理领域中得到了验证.本文针对当前谎言测试方法中脑电信号特征提取困难的缺点,首次将PCANet方法应用到一维信号的特征提取领域,并对测谎实验的原始脑电信号提取特征,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)将说谎者和诚实者的两类信号进行分类识别,将实验结果和其它分类器及未使用特征提取的分类效果进行了比较.实验结果显示相对未抽取任何特征的方法,提出的方法 PCANet-SVM可以获得更高的训练和测试准确率,表明了PCANet方法对于脑电信号特征提取的有效性,也为基于脑电信号的测谎提供了一种新的途径. 展开更多
关键词 主成分分析网络 脑电 测谎 深度学习 支持向量机
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基于脑电样本熵的测谎分析 被引量:15
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作者 高军峰 司慧芳 +3 位作者 余彬 顾凌云 梁莹 杨勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1836-1841,共6页
测谎分析在刑讯侦查和法律审判中具有重要意义.为了区分是否说谎,根据脑电信号的非线性特征,本文首次使用非线性动力学的样本熵方法分析30名受试者处于诚实和说谎两种状态时脑电信号的样本熵值.研究发现:受试者处于诚实状态时的熵值波... 测谎分析在刑讯侦查和法律审判中具有重要意义.为了区分是否说谎,根据脑电信号的非线性特征,本文首次使用非线性动力学的样本熵方法分析30名受试者处于诚实和说谎两种状态时脑电信号的样本熵值.研究发现:受试者处于诚实状态时的熵值波动范围明显小于说谎状态下的波动范围,更重要的是说谎时的熵值显著高于说实话时的熵值,表明样本熵可以区分诚实和说谎两种不同状态下的脑电信号,该研究为基于脑电的测谎提供了一种新的途径. 展开更多
关键词 测谎 脑电信号 非线性特征 样本熵
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基于相位延迟指数的脑功能网络及测谎研究 被引量:6
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作者 司慧芳 谢天 +4 位作者 高军峰 官金安 向州州 兰长有 卿训华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1742-1747,共6页
在脑认知科学领域,越来越多的研究开始专注于利用不同导联脑电信号之间的相互依赖关系来研究大脑整体认知功能.相位延迟指数可有效减少由容积导体引起的误差,该方法已被广泛应用.而基于图论的脑网络研究方法在测谎方面还少见报道.本文... 在脑认知科学领域,越来越多的研究开始专注于利用不同导联脑电信号之间的相互依赖关系来研究大脑整体认知功能.相位延迟指数可有效减少由容积导体引起的误差,该方法已被广泛应用.而基于图论的脑网络研究方法在测谎方面还少见报道.本文通过对30名(诚实和说谎)受试者的脑电信号进行网络拓扑分析,将网络参数作为判别指标,使用支持向量机对实验数据进行分类.研究发现,两组受试者的小世界指标表现出显著的统计学差异,且得到较高的测谎准确率,结果证明了利用相位延迟指数方法进行图论分析的测谎有效性. 展开更多
关键词 相位延迟指数 测谎 脑电信号 功能网络
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利用相锁值算法的脑电相同步测谎研究 被引量:7
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作者 陈冉 王鹏 +5 位作者 高军峰 顾凌云 黄文涛 晏丹丹 余雨蝶 丁志雄 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1289-1293,共5页
相锁值(Phase Locking Value,PLV)是由相同步的概念下提出一种描述不同信号相关性(同步性)的算法,在脑电信号领域,其有效性已经得到了验证.本文针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难的问题,首次将相锁值的算法应用到脑电测谎领域中,... 相锁值(Phase Locking Value,PLV)是由相同步的概念下提出一种描述不同信号相关性(同步性)的算法,在脑电信号领域,其有效性已经得到了验证.本文针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难的问题,首次将相锁值的算法应用到脑电测谎领域中,研究谎言脑活动下不同脑区之间的相关性,通过相关性发现谎言的认知机制,并利用该相关性作为特征,使用支持向量机对说谎者和诚实者的两类信号进行模式识别,得到了88.50%的准确率,提出的方法验证了PLV在测谎应用中的有效性,为基于脑电信号的测谎提供了一种新的途径. 展开更多
关键词 测谎 相锁值 脑电 支持向量机
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基于互信息的脑网络及测谎研究 被引量:8
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作者 彭丝雨 周到 +2 位作者 张家琦 王宇 高军峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1551-1556,共6页
互信息分析方法是基于信息论提出的一种描述两信号间信息交互情况的算法,其在脑电信号领域的有效性已得到了充分证实.针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难以及大脑整体认知功能分析在脑认知科学研究中越来越被重视的情况,本文首次... 互信息分析方法是基于信息论提出的一种描述两信号间信息交互情况的算法,其在脑电信号领域的有效性已得到了充分证实.针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难以及大脑整体认知功能分析在脑认知科学研究中越来越被重视的情况,本文首次将互信息分析方法应用到脑电测谎领域中,使用互信息量化大脑各节点之间的相关性,对计算结果进行统计分析,选取出在两类人群中具有显著性差异的电极对的互信息作为分类特征,进行模式识别,得到了99.67%的准确率.这一结果表明,互信息分析方法是一种有效的脑功能连接分析方法,为基于脑电信号连接分析的测谎研究提供了一种新的途径.另外,对说谎与诚实两类受试者的大脑功能网络的分析结果表明:处于说谎状态时,大脑的额叶、顶叶、颞叶及枕叶之间协同实现谎言功能,并在躯体行为所对应的脑区与其他脑区的连接上也表现出相对诚实组的显著性差异,以上结果均有助于进一步揭示谎言的神经活动机制. 展开更多
关键词 互信息 脑电 脑网络 测谎 特征提取 功能连接
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基于脑电信号相位传递熵的谎言机制研究
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作者 韦思宏 张家琦 +2 位作者 黎峰 康倩若 高军峰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期23-30,共8页
说谎是复杂的认知过程,其执行控制功能需要不同脑区的共同参与,相关研究证实了这些脑区之间存在相互作用。针对当前脑电信号特征提取方法有限及谎言机制尚不明确的问题,利用相位传递熵构建了谎言实验过程中脑电信号的脑网络,并分析了诚... 说谎是复杂的认知过程,其执行控制功能需要不同脑区的共同参与,相关研究证实了这些脑区之间存在相互作用。针对当前脑电信号特征提取方法有限及谎言机制尚不明确的问题,利用相位传递熵构建了谎言实验过程中脑电信号的脑网络,并分析了诚实组和说谎组不同脑区间的效应连接差异。采用标准的三刺激实验模式对60名受试者进行说谎检测实验,同步采集所有受试者的脑电信号并进行预处理;利用相位传递熵构建效应连接矩阵,通过统计方法对矩阵中的每一条边进行2组间的熵值差异分析,选取具有显著性差异的导联对上的熵值作为全连接神经网络的分类特征,结果显示,分类准确率为96.75%,说明相位传递熵指标可以有效区分说谎者和诚实者2类人群的脑电信号;对2类人群大脑功能网络的分析结果显示,与诚实者相比,说谎类人群的额叶、顶叶和颞叶之间存在更强的信息流动,表明说谎行为需要协调和使用更多的大脑资源。研究结果有助于揭示说谎状态下大脑的神经活动机制。 展开更多
关键词 脑电图 测谎 效应连接 相位传递熵 全连接神经网络 脑网络
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