結(jié)合fNIRS與腦電信號的測謊技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-09-18 09:49
測謊的歷史由來已久,測謊的工具與技術(shù)也經(jīng)歷了一個從簡單到復(fù)雜、從非科學(xué)到科學(xué)的演變過程。隨著心理學(xué)、腦科學(xué)等學(xué)科的發(fā)展,測謊技術(shù)會從單一指標(biāo)向著多指標(biāo)、復(fù)雜化的趨勢變化。本文結(jié)合模擬犯罪實驗得到的同步腦電信號與腦部功能性近紅外光譜信號來實現(xiàn)測謊,主要研究工作如下:1)設(shè)計并進(jìn)行了基于隱藏信息測試法的模擬犯罪實驗,同步采集受試者的腦電信號與腦部功能性近紅外光譜信號,利用模擬犯罪實驗中不同刺激下受試者反應(yīng)的差異,證明了腦電信號成分中的事件相關(guān)電位和功能性近紅外光譜測謊的可行性。2)將腦電信號、功能性近紅外光譜信號結(jié)合進(jìn)行多模態(tài)測謊。對采集到的同步多模態(tài)信號進(jìn)行處理,分別提取了事件相關(guān)電位樣本的小波包能量熵、腦部氧合血紅蛋白含量的線性回歸系數(shù)及互近似熵作為腦電信號和功能性近紅外光譜信號的特征,并將上述特征進(jìn)行融合。3)提出一種人工魚群算法優(yōu)化超限學(xué)習(xí)機隱含層節(jié)點數(shù)的分類器優(yōu)化算法,提高分類器識別率。利用優(yōu)化后的分類器分別對單一信號特征、多模態(tài)信號特征進(jìn)行分類決策,并與傳統(tǒng)超限學(xué)習(xí)機的分類效果進(jìn)行對比,證明了優(yōu)化方法的有效性。實驗結(jié)果表明,結(jié)合了腦電信號和功能性近紅外光譜信號的測謊方法識別率比...
【文章來源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1大腦組成不意圖??神經(jīng)元由胞體和突起兩個部分組成
?大腦半球??_??圖1.1大腦組成不意圖??神經(jīng)元由胞體和突起兩個部分組成。其中,突起又分為樹突和軸突兩種。一個神??經(jīng)元可以有多個樹突,但是只有一個軸突。胞體中央有細(xì)胞核。樹突接受到刺激,再??將興奮傳向細(xì)胞體。神經(jīng)元的突起和另外的神經(jīng)元、腺體細(xì)胞或者肌肉細(xì)胞之間通過??突觸發(fā)生接觸并進(jìn)行信息的傳遞。??^來自其他神經(jīng)元軸突神經(jīng)末梢??4?始核?神經(jīng)末梢??—樹突??圖1.2神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖??每一個神經(jīng)元的軸突末梢與其他神經(jīng)元的胞體或者樹突相接觸的部位就被稱為突??觸,突觸分為突觸前膜、突觸間隙和突觸后膜。神經(jīng)遞質(zhì)存在于突觸前膜內(nèi)的突觸囊??泡內(nèi)。當(dāng)動作電位發(fā)生在軸突末梢,神經(jīng)遞質(zhì)就會被釋放到突觸間隙內(nèi),接著擴(kuò)散到??2??
??放大神經(jīng)遞鹿受體??圖1.3突觸結(jié)構(gòu)示意圖??神經(jīng)細(xì)胞在靜息狀態(tài)下,膜內(nèi)外的電位差為負(fù),大概有70至90mV,這種極化狀??態(tài)下的電位被稱為靜息電位或膜電位。當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞受到了刺激而興奮時,產(chǎn)生了動作??電位,這種電位可以被傳導(dǎo)。變化過程包括了去極化、反極化和恢復(fù)到極化狀態(tài)這三??個階段。去極化也就是原有的靜息狀態(tài)下的膜電位迅速消失的過程。反極化過程指的??是電位繼續(xù)變化之后膜內(nèi)外的電位極性變?yōu)橄喾。有時,由于神經(jīng)遞質(zhì)和受體的不同,??突觸后膜的極化狀態(tài)會被減弱,那么就形成了興奮性突觸后電位(EPSP);有的時候突??觸后膜的極化狀態(tài)反而會被加強,就形成了抑剌性突觸后電位(IPSP)。??鋒電位(反極化狀態(tài)}??I?°??¥?過?/?\程??程?/?\??務(wù)寸??\???局部去極化????7。&?麵狀態(tài))??時閾/rrn??圖1.4動作電位示意圖??1.2功能
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于fNIRS下運動因素對執(zhí)行功能的影響[J]. 林勇,孫文娜. 當(dāng)代體育科技. 2018(04)
[2]基于改進(jìn)超限學(xué)習(xí)機的N400誘發(fā)電位測謊方法[J]. 艾玲梅,余龍. 陜西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(05)
[3]基于互近似熵的微電網(wǎng)并網(wǎng)同步檢測方法[J]. 沈冰,肖遠(yuǎn)興,翁利國. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(16)
[4]多導(dǎo)腦電復(fù)雜度特征的謊言測試研究[J]. 高軍峰,司慧芳,于曉琳,顧凌云. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的fMRI數(shù)據(jù)分類方法[J]. 張兆晨,冀俊忠. 模式識別與人工智能. 2017(06)
[6]腦認(rèn)知犯罪相關(guān)信息的測謊與反測謊分析[J]. 劉洪廣,劉秦伊. 中國人民公安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[7]基于事件相關(guān)電位近似熵識別心理意識真實性的研究[J]. 趙敏,趙春臨. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2016(05)
[8]基于近紅外光譜技術(shù)定量分析導(dǎo)熱油的研究[J]. 黃國興. 福建分析測試. 2016(05)
[9]基于fNIRS的腦功能連接研究綜述[J]. 趙佳. 北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2015(06)
[10]基于MEMD互近似熵及FCM聚類的軸承故障診斷方法[J]. 張淑清,胡永濤,李盼,包紅燕,姜萬錄,錢磊. 中國機械工程. 2015(19)
博士論文
[1]EEG時空特征分析及其在BCI中的應(yīng)用[D]. 趙啟斌.上海交通大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于朗伯—比爾定律的食品安全快速檢測儀的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 侯亞輝.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[2]基于近紅外光譜技術(shù)的腦血氧檢測[D]. 徐文廷.電子科技大學(xué) 2014
本文編號:3399920
【文章來源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1大腦組成不意圖??神經(jīng)元由胞體和突起兩個部分組成
?大腦半球??_??圖1.1大腦組成不意圖??神經(jīng)元由胞體和突起兩個部分組成。其中,突起又分為樹突和軸突兩種。一個神??經(jīng)元可以有多個樹突,但是只有一個軸突。胞體中央有細(xì)胞核。樹突接受到刺激,再??將興奮傳向細(xì)胞體。神經(jīng)元的突起和另外的神經(jīng)元、腺體細(xì)胞或者肌肉細(xì)胞之間通過??突觸發(fā)生接觸并進(jìn)行信息的傳遞。??^來自其他神經(jīng)元軸突神經(jīng)末梢??4?始核?神經(jīng)末梢??—樹突??圖1.2神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖??每一個神經(jīng)元的軸突末梢與其他神經(jīng)元的胞體或者樹突相接觸的部位就被稱為突??觸,突觸分為突觸前膜、突觸間隙和突觸后膜。神經(jīng)遞質(zhì)存在于突觸前膜內(nèi)的突觸囊??泡內(nèi)。當(dāng)動作電位發(fā)生在軸突末梢,神經(jīng)遞質(zhì)就會被釋放到突觸間隙內(nèi),接著擴(kuò)散到??2??
??放大神經(jīng)遞鹿受體??圖1.3突觸結(jié)構(gòu)示意圖??神經(jīng)細(xì)胞在靜息狀態(tài)下,膜內(nèi)外的電位差為負(fù),大概有70至90mV,這種極化狀??態(tài)下的電位被稱為靜息電位或膜電位。當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞受到了刺激而興奮時,產(chǎn)生了動作??電位,這種電位可以被傳導(dǎo)。變化過程包括了去極化、反極化和恢復(fù)到極化狀態(tài)這三??個階段。去極化也就是原有的靜息狀態(tài)下的膜電位迅速消失的過程。反極化過程指的??是電位繼續(xù)變化之后膜內(nèi)外的電位極性變?yōu)橄喾。有時,由于神經(jīng)遞質(zhì)和受體的不同,??突觸后膜的極化狀態(tài)會被減弱,那么就形成了興奮性突觸后電位(EPSP);有的時候突??觸后膜的極化狀態(tài)反而會被加強,就形成了抑剌性突觸后電位(IPSP)。??鋒電位(反極化狀態(tài)}??I?°??¥?過?/?\程??程?/?\??務(wù)寸??\???局部去極化????7。&?麵狀態(tài))??時閾/rrn??圖1.4動作電位示意圖??1.2功能
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于fNIRS下運動因素對執(zhí)行功能的影響[J]. 林勇,孫文娜. 當(dāng)代體育科技. 2018(04)
[2]基于改進(jìn)超限學(xué)習(xí)機的N400誘發(fā)電位測謊方法[J]. 艾玲梅,余龍. 陜西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(05)
[3]基于互近似熵的微電網(wǎng)并網(wǎng)同步檢測方法[J]. 沈冰,肖遠(yuǎn)興,翁利國. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(16)
[4]多導(dǎo)腦電復(fù)雜度特征的謊言測試研究[J]. 高軍峰,司慧芳,于曉琳,顧凌云. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的fMRI數(shù)據(jù)分類方法[J]. 張兆晨,冀俊忠. 模式識別與人工智能. 2017(06)
[6]腦認(rèn)知犯罪相關(guān)信息的測謊與反測謊分析[J]. 劉洪廣,劉秦伊. 中國人民公安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[7]基于事件相關(guān)電位近似熵識別心理意識真實性的研究[J]. 趙敏,趙春臨. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2016(05)
[8]基于近紅外光譜技術(shù)定量分析導(dǎo)熱油的研究[J]. 黃國興. 福建分析測試. 2016(05)
[9]基于fNIRS的腦功能連接研究綜述[J]. 趙佳. 北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2015(06)
[10]基于MEMD互近似熵及FCM聚類的軸承故障診斷方法[J]. 張淑清,胡永濤,李盼,包紅燕,姜萬錄,錢磊. 中國機械工程. 2015(19)
博士論文
[1]EEG時空特征分析及其在BCI中的應(yīng)用[D]. 趙啟斌.上海交通大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于朗伯—比爾定律的食品安全快速檢測儀的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 侯亞輝.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[2]基于近紅外光譜技術(shù)的腦血氧檢測[D]. 徐文廷.電子科技大學(xué) 2014
本文編號:3399920
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3399920.html
最近更新
教材專著