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高灵敏度多通道fNIRS系统的BCI应用:"肯定/否定"二分类意图识别
文献摘要：
本文探讨了高灵敏度多通道fNIRS系统用于解码"肯定/否定"二分类意图的脑机接口应用.实验过程中采用全并行激励下的锁相光子计数模式进行测量,采集了 10名被试思考针对其个人情况的相关问题时前额叶脑区的fNIRS信号,从中提取血红蛋白浓度变化数据的均值、方差、偏度、峰度、激活水平这五种特征,根据各特征对不同被试的分类效果和Fisher-score方法分别进行特征与通道选择,并最终构建支持向量机(SVM)模型.采用10次十折交叉方案进行验证,以更好地评估模型的分类准确性.为了对比,本文也研究了以原始光强数据建立的SVM模型的分类效果.实验结果表明:使用血红蛋白浓度变化数据构建的SVM模型的平均平衡准确率为73.1％±1.7％,以原始光强数据构建的SVM模型的平均平衡准确率为70.6％±3.7％,前者较后者提高了 3.5％,且二者的平均平衡准确率均达到了 70％以上.本研究不但展示了高灵敏度多通道fNIRS系统识别人脑直接意图的能力,也为fNIRS-BCI的应用提供了有益思路.
文献关键词：
医用光学;功能近红外光谱;脑机接口;二分类意图识别;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
白璐;张耀;刘东远;张鹏睿;高峰
作者机构：
天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072;天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]白璐;张耀;刘东远;张鹏睿;高峰-.高灵敏度多通道fNIRS系统的BCI应用:"肯定/否定"二分类意图识别)[J].中国激光,2022(05):180-187
A类：
二分类意图识别
B类：
高灵敏度,多通道,fNIRS,BCI,解码,脑机接口,锁相,光子计数,人情,前额叶,脑区,血红蛋白浓度,浓度变化,偏度,峰度,这五种,分类效果,Fisher,score,通道选择,分类准确性,用血,均平,较后,系统识别,别人,人脑,医用光学,功能近红外光谱
AB值：
0.289661
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