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基于脑电信号评价情绪状态及听觉激励对改善情绪的研究 被引量:1
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作者 王慧 邱义波 骆永乐 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第2期158-164,共7页
如何从脑活动数据中发现具有生物学意义的知识及规律,正成为当今神经信息学理论与实践研究的热点与难点.基于脑电的情绪识别和情绪及其脑机制的关联研究已经成为神经工程和生物医学工程领域的热门课题.本研究基于脑电信号评价情绪状态,... 如何从脑活动数据中发现具有生物学意义的知识及规律,正成为当今神经信息学理论与实践研究的热点与难点.基于脑电的情绪识别和情绪及其脑机制的关联研究已经成为神经工程和生物医学工程领域的热门课题.本研究基于脑电信号评价情绪状态,尝试借助脑电耳机来监测"毫无头绪"的脑电波,重点开展了听觉激励对改善焦虑情绪状态的实验研究.借助特定中国古风纯音乐产生听觉信号激励,激发出被试者平静放松的情绪状态,从而改善焦虑,发现音乐和情绪之间可能存在的关系.将来在BCI技术研究的基础之上,情绪识别可以进一步满足患有特定疾病(ALS症、脑瘫、脑干中风、脊髓损伤等)的患者人群的某些更高级的需求,即通过脑电分析出其对事物的喜好度,比如音乐的选择,从而设计出更加友善和智能的BCI系统,在医疗康复领域具有很好的应用前景. 展开更多
关键词 脑电信号 脑电成像 脑电信号识别 信号处理 音乐激励
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基于太阳吸收光谱观测大气一氧化碳柱总量 被引量:5
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作者 徐兴伟 王薇 +6 位作者 刘诚 单昌功 孙友文 胡启后 田园 韩雪冰 杨维 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1329-1334,共6页
基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区一氧化碳(CO)垂直柱总量的变化,连续采集近红外太阳吸收光谱,获得2015年9月至2016年7月整层大气CO的垂直柱总量的时间序列。观测结果显示合肥地区大气中柱平均干空气混合比(XCO)有... 基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区一氧化碳(CO)垂直柱总量的变化,连续采集近红外太阳吸收光谱,获得2015年9月至2016年7月整层大气CO的垂直柱总量的时间序列。观测结果显示合肥地区大气中柱平均干空气混合比(XCO)有着明显的季节变化,在2015年10月有着较小值,然后逐渐增加,到2016年3月达到最大值,之后逐渐下降,在2016年7月底达到最小值,并分析了季节变化的原因。为了对地基近红外波段观测进行验证,采用MOPITT卫星数据和站点同一光谱仪采集的中红外光谱反演的CO柱总量与同期测量的数据进行比对。结果表明,MOPITT卫星数据与地基观测值的季节变化一致,而MOPITT观测值整体高于地基FTS观测值;近红外和中红外波段反演的CO柱总量季节变化范围一致。将地基观测和卫星观测数据进行日平均计算,并进行相关性分析,得到的地基近红外和卫星观测、地基中红外的CO日平均柱总量的线型回归相关系数分别为0.85和0.91,显示出高的相关性,证明了地基近红外波段反演CO垂直柱总量数据的准确性。首次采用地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区CO的垂直柱总量,并将得到的观测结果与卫星数据比对,得到准确的CO的垂直柱总量,为解大气CO的时空分布状况及其演变规律、追踪合肥地区CO的源汇分布提供理论依据。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱技术 一氧化碳 柱总量 太阳吸收光谱 卫星数据
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基于cfDNA甲基化和机器学习的男性胃癌早筛预测模型的建立 被引量:1
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作者 季杰 齐健 +5 位作者 洪波 王姝洁 孙瑞芳 曹雪玲 孙晓君 聂金福 《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2022年第12期1991-1996,共6页
目的利用新型的细胞游离DNA(cfDNA)甲基化检测技术,建立中国男性人群胃癌患者cfDNA甲基化模型。方法使用cfDNA甲基化免疫沉淀和高通量测序技术(cfMeDIP-seq)开展胃癌患者的全基因组甲基化的检测,利用生物信息学的方法定位胃组织来源的cf... 目的利用新型的细胞游离DNA(cfDNA)甲基化检测技术,建立中国男性人群胃癌患者cfDNA甲基化模型。方法使用cfDNA甲基化免疫沉淀和高通量测序技术(cfMeDIP-seq)开展胃癌患者的全基因组甲基化的检测,利用生物信息学的方法定位胃组织来源的cfDNA,提取区分胃癌患者的特异甲基化标签,通过随机森林算法建立诊断模型,开展胃癌早期筛查的临床验证研究。结果基于胃癌样本和正常对照选取了前63个最为显著的差异甲基化区段,构建了cfDNA甲基化模型,并将此模型应用于胃癌早期筛查,灵敏度达到85%以上,特异性达到95%以上。验证集的灵敏度和特异性分别为98.7%和99.0%,曲线下方面积大小(AUC)为0.999。结论该研究构建的cfDNA甲基化模型具有良好的胃癌预测性能。 展开更多
关键词 胃癌 液体活检 cfDNA甲基化 MeDIP-seq 机器学习
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