基于脑电功能连接拓扑表征的心算任务分类
Mental arithmetic task classification based on topological representation of EEG-based functional connectivity
1. 北华航天工业学院 计算机学院, 河北 廊坊 065000
2. 中国科学院深圳先进技术研究院, 广东 深圳 518055
摘要
使用脑网络图的方法分析脑电功能连接存在阈值选择、忽略了脑电图动力学特性的问题。针对这一问题，提出了一种使用拓扑动态建模的方法来分析脑电功能连接矩阵，以提高心算任务分类识别正确率。该方法首先将功能连接矩阵转换为无向加权图，然后使用持续同调工具来构建不同的复形，记录拓扑动态过程中形成的不同阶的同调特征，形成持续图，最后使用持续景观图特征作为分类特征，输入到随机森林分类器进行心算状态识别。在心算状态识别和心算质量分类两个任务中分别获得了最高99.26%、99.20%的识别准确率，97.87%、99.80%的敏感性，以及99.78%、97.64%的特异性，并且在跨个体验证实验中分别获得了66.81%、66.85%的准确率。实验结果表明，该方法能充分考虑所有可能的阈值，有效提取脑电功能连接的分类信息，实现脑电心算状态自动识别。
基金项目
廊坊市科技局资助项目(2018011051)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0267
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 356-360
文章编号: 1001-3695(2022)02-005-0356-05
发布历史
[2021-09-18] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
吴选昆, 颜延, 贾振华, 等. 基于脑电功能连接拓扑表征的心算任务分类 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 356-360. (Wu Xuankun, Yan Yan, Jia Zhenhua, et al. Mental arithmetic task classification based on topological representation of EEG-based functional connectivity [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 356-360. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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