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基于高斯核函数支持向量机的脑电信号时频特征情感多类识别 被引量：12
1
作者 李幼军 钟宁 +2 位作者 黄佳进 栗觅 王东升 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期234-243,共10页
为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音... 为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音乐视频的情感评价指数用于生成情感分类标签,按"唤醒度"和"效价"2个维度将评价指数映射到二维情感模型中,分成4类.采用"一对一"的高斯核函数支持向量机对脑电特征进行多分类分析.实验结果表明:高斯核函数支持向量机的最高分类准确度达到90.9%(22号被试),平均分类准确度达到68.3%.高斯核函数支持向量机能有效地从脑电信号中识别出不同的情感状态;同时,对于相同刺激,不同的被试产生的情感状态不同;并且,在清醒状态下,脑电信号的高频子波对情感分类有更高的分类精确度. 展开更多
关键词 髙斯核函数 支持向量机 情感分类 脑电图(EEG) 经验模态分解(EMD) 本征模函数(IMF)
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基于内在功能连接推定抑郁症脑网络效率的改变（英文） 被引量：2
2
作者 李淮周 周海燕 +3 位作者 杨阳 杨孝敬 王海渊 钟宁 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2018年第1期43-50,共8页
本文研究了在保留最大化内在功能连接条件下抑郁症患者脑网络效率的改变,并探索了改变的拓扑效率和抑郁症病理学之间的关系.为此,我们收集了20例抑郁症患者和20例在年龄、性别和教育水平相匹配的健康被试的静息态功能磁共振图像数据.图... 本文研究了在保留最大化内在功能连接条件下抑郁症患者脑网络效率的改变,并探索了改变的拓扑效率和抑郁症病理学之间的关系.为此,我们收集了20例抑郁症患者和20例在年龄、性别和教育水平相匹配的健康被试的静息态功能磁共振图像数据.图论分析显示,与健康对照组比较,抑郁症患者的节点效率减少在左海马旁回、右杏仁核,左颞横回和左颞极(颞中回)减少.减少的节点效率表明,在抑郁症患者脑网络中这些区域传送信息到其他区域的能力减弱.此外,发现局部效率降低在左内侧额上回、左眶部额上回、右回直肌、左杏仁核、右顶上回、左丘脑和左颞极(颞中回).并且发现左内侧额上回、左杏仁核、左丘脑与PHQ-9得分呈负相关.降低的局部效率表明抑郁症患者脑网络中这些区域的局部网络信息传送能力受到抑制.这些结果进一步确认在抑郁症患者中涉及情感信息处理的前额-丘脑-边缘区域被破坏.我们的发现为抑郁症病人的辅助诊断提供了新的潜在生物学标记物. 展开更多
关键词 抑郁症 静息态功能磁共振 网络效率 图论
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大脑白质纤维束与算术能力的关系
3
作者 李淮周 钟宁 +4 位作者 杨阳 周海燕 杨孝敬 郭家梁 马小萌 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1565-1571,共7页
为了探索大脑白质纤维束与算术运算能力的关系,设计了一个认知功能实验测试所有受试者的算术能力,然后采集T1结构像和弥散张量成像.使用约翰霍普金斯大学白质纤维束图谱提取每条纤维束的平均各向异性分数(fractional anisotropy,FA),并... 为了探索大脑白质纤维束与算术运算能力的关系,设计了一个认知功能实验测试所有受试者的算术能力,然后采集T1结构像和弥散张量成像.使用约翰霍普金斯大学白质纤维束图谱提取每条纤维束的平均各向异性分数(fractional anisotropy,FA),并与行为数据进行相关性分析.结果显示:减法得分与右扣带束(扣带回区域)和右下纵束的FA值呈正相关,算术运算的反应时均与右上纵束(颞叶部分)的FA值呈负相关,并且这些相关与任务的困难差异无关.结果表明:大脑白质纤维束连贯性或髓鞘化的增强可能会提高某些算术能力,进一步为算术运算的神经基础提供了新的证据. 展开更多
关键词 弥散张量成像 白质纤维束 各向异性分数 算术运算
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基于统计分布熵的抑郁症脑电信号分析
4
作者 王凯明 周海燕 +3 位作者 郭家梁 杨孝敬 王刚 钟宁 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期29-35,共7页
针对目前抑郁症研究和诊断中量化分析参数和分析方法不足的情况,本文提出和定义一种能对脑电活动的状态分布进行描述、并能用来计算和区分抑郁症患者和正常人脑电活动差异的统计分布熵方法。应用该方法对抑郁症患者和正常对照组的脑电... 针对目前抑郁症研究和诊断中量化分析参数和分析方法不足的情况,本文提出和定义一种能对脑电活动的状态分布进行描述、并能用来计算和区分抑郁症患者和正常人脑电活动差异的统计分布熵方法。应用该方法对抑郁症患者和正常对照组的脑电信号统计分布熵进行数值计算,然后分析讨论它们之间的差异,最后对结果进行了统计分析。实验结果表明:抑郁症患者脑电的状态分布熵在部分脑区显著高于正常健康人,表现出较强的差异性。证明该统计分布熵能够表征大脑电活动的分布状态,提供反映其活动是否发生异变的信息,可以作为度量大脑电活动分布状态和分析脑电信号是否异常的一个物理参数。这对其用作诊断其他脑精神疾病的物理指标也具有积极意义。 展开更多
关键词 统计分布熵 脑电信号 抑郁症
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基于CNN的阿尔茨海默病与行为异常型额颞叶痴呆的分类 被引量：1
5
作者 俞元琳 杨剑 +1 位作者 王志江 王华丽 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期195-201,共7页
提出一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-ICNN)的阿尔茨海默病与异常型额颞叶痴呆诊断模型,对卷积层的输出进行下采样的最大池化操作和特征压缩的全局平均池化操作。该模型在47例阿尔茨海默病和39例行为异常型额颞叶痴呆患者脑结构磁共... 提出一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-ICNN)的阿尔茨海默病与异常型额颞叶痴呆诊断模型,对卷积层的输出进行下采样的最大池化操作和特征压缩的全局平均池化操作。该模型在47例阿尔茨海默病和39例行为异常型额颞叶痴呆患者脑结构磁共振数据上的分类精度为86.63%,优于传统机器学习模型和一般深度学习模型。此外,采用SHAP可解释方法对模型的预测结果进行解释,并对解释结果进行可视化。 展开更多
关键词 卷积神经网络 疾病分类 模型可解释性
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基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究 被引量：25
6
作者 李幼军 黄佳进 +1 位作者 王海渊 钟宁 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期109-120,共12页
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的... 为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。 展开更多
关键词 多模态生理信号情感识别 栈式自编码神经网络 长短周期记忆循环神经网络 多模态生理信号融合
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基于fMRI动态功能连接的抑郁症患者分类研究 被引量：8
7
作者 皇甫浩然 杨剑 杨阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期678-682,共5页
针对当前抑郁症诊断正确率偏低、误诊率偏高的问题,利用f MRI动态功能连接研究了抑郁症辅助诊断问题。采用滑动时间窗技术研究功能连接及其网络拓扑特性的动态变化,然后基于这些动态特征应用多元模式分析方法对22名抑郁症患者和27名健... 针对当前抑郁症诊断正确率偏低、误诊率偏高的问题,利用f MRI动态功能连接研究了抑郁症辅助诊断问题。采用滑动时间窗技术研究功能连接及其网络拓扑特性的动态变化,然后基于这些动态特征应用多元模式分析方法对22名抑郁症患者和27名健康被试者进行分类。采用动态分析方法能够增加样本数量,从而更加有利于一些分类算法的应用。实验结果表明以动态功能连接和网络拓扑特性为特征的分类正确率均为93.88%,明显优于对应非动态特征81.63%和85.71%的结果。分析表明,具有高辨别力的特征所对应的脑区主要分布在默认网络、情感网络、视觉皮层区等,动态功能连接可能为抑郁症的辅助诊断提供新的手段。 展开更多
关键词 功能磁共振成像 抑郁症 静息态 动态功能连接
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生成式对抗网络在抑郁症分类中的应用 被引量：7
8
作者 刘宁 杨剑 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第6期163-168,233,共7页
深度学习领域中的条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)是一种能够生成与训练数据同分布样本的生成模型。针对抑郁症f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据难采集、用于研究的被试数远小于数据特征维数的问题,首次将CDCGAN... 深度学习领域中的条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)是一种能够生成与训练数据同分布样本的生成模型。针对抑郁症f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据难采集、用于研究的被试数远小于数据特征维数的问题,首次将CDCGAN应用于生成抑郁症f MRI数据并提出一种混合特征选择方法用于分析f MRI数据。采用组独立成分分析提取41名被试的独立成分并构建全脑动态功能连接网络;通过肯德尔排序相关系数法选出具有较强辨别能力的特征并使用CDCGAN扩充数据;采用所提出的混合特征选择法进行特征选择;对41名被试的数据进行分类。实验结果表明,采用CDCGAN的分类正确率为92.68%,明显优于不应用CDCGAN的分类结果 68.29%,同时说明了抑郁症f MRI数据采用CDCGAN方法扩充数据的可行性以及混合特征选择方法能选出更有效的特征。 展开更多
关键词 条件深度卷积生成式对抗网络 分类 动态功能连接 独立成分分析
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基于独立成分分析功能连接的抑郁症分类研究 被引量：4
9
作者 茂旭 杨剑 杨阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1641-1644,1699,共5页
已有的功能连接研究大多根据脑图谱构建全脑功能连接,但目前可选用的脑图谱种类有限,且采用不同脑图谱的分析结果可能存在一定的差异。针对上述问题,利用独立成分分析方法研究了抑郁症辅助诊断问题。首先利用组独立成分分析提取独立成... 已有的功能连接研究大多根据脑图谱构建全脑功能连接,但目前可选用的脑图谱种类有限,且采用不同脑图谱的分析结果可能存在一定的差异。针对上述问题,利用独立成分分析方法研究了抑郁症辅助诊断问题。首先利用组独立成分分析提取独立成分并构建全脑功能连接网络,然后采用Boost FS(boosting feature selection)方法进行特征选择,最后应用多元模式分析方法对20名抑郁症患者和21名健康被试进行分类。实验分类准确率达到95.12%,错分了一名抑郁症患者和一名健康被试。进一步分析表明,具有较强分辨能力的脑网络为感觉运动网络、默认网络和视觉网络,与已有基于脑图谱的研究结果基本一致,从而说明了基于独立成分分析方法的合理性,使其可能成为抑郁症辅助诊断的一种新方法。 展开更多
关键词 功能磁共振成像 抑郁症 全脑功能连接 独立成分分析
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