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不同視覺注意狀態調制穩態視覺誘發電位特征的可分性研究
許敏鵬; 程秀敏; 明東 天津大學精密儀器與光電子工程學院神經工程與康復實驗室; 天津300072; 天津大學醫學工程與轉化醫學研究院天津神經工程國際聯合研究中心; 天津300072
關鍵詞：視覺注意狀態 穩態視覺誘發電位 判別典型模式匹配算法 線性判別分析算法 典型相關分析算法
摘要：注意將我們的心理資源集中到感興趣事件的處理上,是一種重要的行為和認知過程。識別注意力狀態對提高工作績效、減少失誤的發生具有重要意義。然而,至今還沒有能夠直接并客觀檢測注意力狀態的方法。基于視覺注意對穩態視覺誘發電位(SSVEP)具有調節效應這一事實,本文設計了10 Hz穩態視覺刺激背景下的go/no-go實驗范式,以探究不同視覺注意狀態調制SSVEP特征的可分性。實驗記錄了15名在校研究生志愿者高、低視覺注意力狀態下的腦電信號,高、低視覺注意力狀態由行為學反應情況判定。研究分析了高、低視覺注意力狀態下SSVEP信號的差異,并采用相關分類算法對這種差異進行了識別。結果表明,判別典型模式匹配(DCPM)算法相比線性判別分析(LDA)算法和典型相關分析(CCA)算法分類識別效果更佳,正確率可達76%。研究結果證明,不同視覺注意狀態調制的SSVEP特征具有可分性,這為視覺注意力狀態的監測提供了新方法。
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