计算机应用

北大核心,INSPEC,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版

国内刊号:51-1307/TP

国际刊号:1001-9081

计算机应用杂志2019年第4期:以脑电图子序列特征向量为节点的脑网络分析方法

发布日期:

作者:杨雄, 姚蓉, 杨鹏飞, 王哲, 李海芳

单位:太原理工大学 信息与计算机学院, 太原 030024

关键词:脑电图,复杂网络,工作记忆,精神分裂症,微状态

基金:国家自然科学基金资助项目(1472270)。

工作记忆复杂网络分析方法大多数是以通道作为节点从空间的角度进行分析,很少有从时间角度对通道网络进行分析。针对脑电图(EEG)的高时间分辨率特性及时间序列分段较难的缺陷,提出一种从时间角度构建网络并对网络进行分析的方法。首先,利用微状态将每个通道的EEG信号划分成不同的子段作为网络的节点;其次,在子段中提取并选择有效特征作为子段的特征,计算子段特征向量之间的相关性构建通道时间序列复杂网络;最后,对所构建网络的属性及相似性进行分析,并在精神分裂症患者EEG数据上进行验证。实验结果表明,通过所提方法对精神分裂症数据进行分析,能够充分利用EEG信号的时间特性从时间角度深入了解精神分裂症病人工作记忆中构建的时间序列通道网络的特点,解释了精神分裂症患者与正常人的显著性差异。

来源:2019年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2019年第4期

联系我们

  • 地址:四川天府新区兴隆街道科智路1369号
  • 电话:028-85224283-803
  • E-mail:bjb@joca.cn

咨询工作人员