【摘 要】
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提出一种基于脑电信号因效性脑网络的情感状态分析方法。采用基于向量自回归模型的Granger因果关系,计算多通道脑电信号的因果连接矩阵,并通过阈值化处理获得邻接矩阵,构建因
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61373116),陕西省工业攻关计划项目(2018GY-013),陕西省教育厅专项科学研究计划项目(18JK0697),咸阳市科学技术研究计划项目(2017k01-25-2)
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提出一种基于脑电信号因效性脑网络的情感状态分析方法。采用基于向量自回归模型的Granger因果关系,计算多通道脑电信号的因果连接矩阵,并通过阈值化处理获得邻接矩阵,构建因效性脑网络。从脑网络的信息流和邻接矩阵的拓扑属性两个方面,对比分析积极和消极情感状态的全脑区因效性脑网络的差异性。实验结果表明,消极状态大脑全脑区的信息流分布更加密集、信息交互更加频繁;积极和消极情感状态时期,大脑的额叶、顶叶和颞叶等3个脑区均有较高地拓扑属性值,在情感产生过程中活跃程度更高,与情感活动紧密相关。
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