基于腦電的決策網(wǎng)絡(luò)研究
發(fā)布時間:2021-04-15 04:30
決策是人類高級認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的熱門研究課題之一,它在經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)和人工智能等方面具有潛在的應(yīng)用價值。但是,當(dāng)前研究對決策過程的大腦神經(jīng)機制還缺乏深入的了解。決策作為高級認(rèn)知過程,它涉及多個大腦區(qū)域間的信息交互,而且決策信息的加工一般在毫秒級時間尺度內(nèi)完成。腦電(Electroencephalogram,EEG)因其具有采集便捷、無創(chuàng)且時間分辨率高等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用于大腦認(rèn)知科學(xué)的研究中。因此,本研究基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,利用腦網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)來揭示決策信息的處理機制。針對決策過程中動態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息、不同決策反應(yīng)的信息加工機制、不同群體或情緒特質(zhì)間的決策策略差異、以及被試行為的干預(yù)和預(yù)測模型,我們展開了系統(tǒng)性的研究。本文的主要工作如下:1)基于大尺度時變網(wǎng)絡(luò)分析方法,對決策不同階段的網(wǎng)絡(luò)模型以及不同決策反應(yīng)(接受或拒絕)間的差異網(wǎng)絡(luò)進行探索。研究發(fā)現(xiàn)接受和拒絕反應(yīng)涉及不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):被試接受不公平方案時,大腦有著更強的源于視覺皮層到額葉的自下而上的信息流向;被試拒絕不公平方案時,大腦呈現(xiàn)更強的源于額葉到頂枕葉的自上而下的信息流向。同時我們使用經(jīng)顱磁刺激(Transcranial magnetic ...
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:116 頁
【學(xué)位級別】:博士
【圖文】:
本論文總體結(jié)構(gòu)的分布
第二章決策信息加工的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式17圖2-1最后通牒任務(wù)的實驗流程。被試需要做出決策:接受或拒絕提議的方案2.2.3EEG數(shù)據(jù)采集實驗過程中,被試單獨坐在一個屏蔽室,同時要求被試在EEG數(shù)據(jù)采集過程中避免身體部位劇烈運動。在采集靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)時,要求被試處于閉眼安靜放松的狀態(tài),不能瞌睡和胡思亂想;在采集UG任務(wù)態(tài)數(shù)據(jù)時,要求被試集中注意力,對呈現(xiàn)在電腦上的刺激根據(jù)自己的評估做出決策反應(yīng)。在整個EEG數(shù)據(jù)采集的過程中,我們采用的腦電采集儀器是德國BrainProductsGmbH64導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)。這些電極按照國際標(biāo)準(zhǔn)的10-20系統(tǒng)來放置,數(shù)據(jù)采樣率為500Hz。設(shè)置的在線帶通濾波范圍是0.01-100Hz。電極FCZ和AFZ分別作為儀器的參考和接地電極。眼電通過一個額外電極來記錄,它位于左眼正上方來檢測被試眼睛運動情況。在整個實驗過程中,所有電極的電阻始終控制在5kΩ以下。2.2.4EEG數(shù)據(jù)分析圖2-2介紹了本章節(jié)EEG數(shù)據(jù)分析流程,主要包含EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理、MFN分析、時變網(wǎng)絡(luò)分析、分類模型和TMS中的快速爆發(fā)刺激(Thetaburststimulation,TBS)對應(yīng)的干預(yù)模型。相應(yīng)細(xì)節(jié)介紹如下。2.2.5EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)態(tài)EEG預(yù)數(shù)據(jù)包含平均參考,1-20Hz帶通濾波,對[-200,800]毫秒的數(shù)據(jù)進行分段(刺激方案呈現(xiàn)前200毫秒至呈現(xiàn)后800毫秒),對[-200,0]毫秒的數(shù)據(jù)進行基線校正(0毫秒表示刺激方案呈現(xiàn))以及偽跡去除(±60V作為偽跡閾限值)。這一系列預(yù)處理為后續(xù)用于分析的EEG數(shù)據(jù)提供了質(zhì)量保障。
電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文18圖2-2EEG數(shù)據(jù)分析流程:EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理和時變網(wǎng)絡(luò)分析2.2.6MFN在不公平方案下,被試接受和拒絕的決策反應(yīng)所對應(yīng)的ERP是分別在這兩種條件下所有trial平均后的結(jié)果。MFN的幅值和潛伏期是在Fz電極上(此電極對MFN反應(yīng)最為敏感)提取得到的[28,108]。我們定義MFN幅值為最高峰前后共20毫秒的幅值平均,其相應(yīng)的潛伏期定義為在方案呈現(xiàn)到MFN峰值出現(xiàn)的時間間隔(如圖2-3所示)。
本文編號:3138671
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:116 頁
【學(xué)位級別】:博士
【圖文】:
本論文總體結(jié)構(gòu)的分布
第二章決策信息加工的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式17圖2-1最后通牒任務(wù)的實驗流程。被試需要做出決策:接受或拒絕提議的方案2.2.3EEG數(shù)據(jù)采集實驗過程中,被試單獨坐在一個屏蔽室,同時要求被試在EEG數(shù)據(jù)采集過程中避免身體部位劇烈運動。在采集靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)時,要求被試處于閉眼安靜放松的狀態(tài),不能瞌睡和胡思亂想;在采集UG任務(wù)態(tài)數(shù)據(jù)時,要求被試集中注意力,對呈現(xiàn)在電腦上的刺激根據(jù)自己的評估做出決策反應(yīng)。在整個EEG數(shù)據(jù)采集的過程中,我們采用的腦電采集儀器是德國BrainProductsGmbH64導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)。這些電極按照國際標(biāo)準(zhǔn)的10-20系統(tǒng)來放置,數(shù)據(jù)采樣率為500Hz。設(shè)置的在線帶通濾波范圍是0.01-100Hz。電極FCZ和AFZ分別作為儀器的參考和接地電極。眼電通過一個額外電極來記錄,它位于左眼正上方來檢測被試眼睛運動情況。在整個實驗過程中,所有電極的電阻始終控制在5kΩ以下。2.2.4EEG數(shù)據(jù)分析圖2-2介紹了本章節(jié)EEG數(shù)據(jù)分析流程,主要包含EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理、MFN分析、時變網(wǎng)絡(luò)分析、分類模型和TMS中的快速爆發(fā)刺激(Thetaburststimulation,TBS)對應(yīng)的干預(yù)模型。相應(yīng)細(xì)節(jié)介紹如下。2.2.5EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)態(tài)EEG預(yù)數(shù)據(jù)包含平均參考,1-20Hz帶通濾波,對[-200,800]毫秒的數(shù)據(jù)進行分段(刺激方案呈現(xiàn)前200毫秒至呈現(xiàn)后800毫秒),對[-200,0]毫秒的數(shù)據(jù)進行基線校正(0毫秒表示刺激方案呈現(xiàn))以及偽跡去除(±60V作為偽跡閾限值)。這一系列預(yù)處理為后續(xù)用于分析的EEG數(shù)據(jù)提供了質(zhì)量保障。
電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文18圖2-2EEG數(shù)據(jù)分析流程:EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理和時變網(wǎng)絡(luò)分析2.2.6MFN在不公平方案下,被試接受和拒絕的決策反應(yīng)所對應(yīng)的ERP是分別在這兩種條件下所有trial平均后的結(jié)果。MFN的幅值和潛伏期是在Fz電極上(此電極對MFN反應(yīng)最為敏感)提取得到的[28,108]。我們定義MFN幅值為最高峰前后共20毫秒的幅值平均,其相應(yīng)的潛伏期定義為在方案呈現(xiàn)到MFN峰值出現(xiàn)的時間間隔(如圖2-3所示)。
本文編號:3138671
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