對于不同任務(wù)難度下的認(rèn)知決策而言,在決策執(zhí)行之前,隱含著一系列復(fù)雜的認(rèn)知加工過程。探究不同難度視覺任務(wù)認(rèn)知決策過程中大腦的活動機(jī)制,對于我們深入了解和利用大腦,發(fā)展類腦人工智能有重要意義。但目前對認(rèn)知決策過程中大腦的工作機(jī)制研究較少,對不同難度任務(wù)認(rèn)知決策過程的腦內(nèi)源活動缺乏統(tǒng)一的結(jié)論,并且對各活動腦區(qū)之間信息的交互作用也了解甚少。針對以上兩點(diǎn)問題,本文設(shè)計了不同視覺任務(wù)難度下的認(rèn)知決策實(shí)驗(yàn)范式,采集了15名健康被試的實(shí)驗(yàn)過程的頭皮腦電信號,進(jìn)行腦電源定位并構(gòu)建動態(tài)因果網(wǎng)絡(luò),從而探究認(rèn)知決策過程中腦內(nèi)源分布的活動變化情況,以及隨著時間變化各活動腦區(qū)之間的信息流向。本文完成的主要工作和取得的成果有:（1）實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計。實(shí)現(xiàn)了圖片不同清晰度的模糊化,把圖片的不同清晰度作為任務(wù)難度界定,并采用按鍵作為決策執(zhí)行反應(yīng)。（2）不同任務(wù)難度認(rèn)知決策過程的事件相關(guān)電位（Event-related potential,ERP）分析。通過行為學(xué)的識別決策反應(yīng)時間和準(zhǔn)確度,確定了具有顯著差異難度的圖片清晰度,對所有被試的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加平均得到ERP,確定了認(rèn)知過程中早期階段代表感知過程的N1成分,以及認(rèn)知... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

三種任務(wù)下5個頻段信息流增益腦地形圖

實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計及腦電信號的采集14圖2.4國際10-20電極系統(tǒng)分布標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)范式的呈現(xiàn)使用E-prime2.0軟件，實(shí)驗(yàn)過程中使用64個單電極通道采集頭皮腦電信號，為了得到有效可靠的信號，電壓方式選擇直流電采集，采樣頻率設(shè)為1000Hz，Quik-Cap64導(dǎo)電極帽默認(rèn)所有電極通道都是以額頂點(diǎn)Cz-ref為參考模式，參考電極位于Cz和Cpz之間，如圖2.5所示，所有的電極阻抗都低于5k。EEG信號記錄時并采集了水平眼電HEOG和垂直眼電VEOG，包含了眨眼和眼球運(yùn)動偽跡，實(shí)驗(yàn)中提醒被試進(jìn)行注意和糾正，處理數(shù)據(jù)時予以剔除。圖2.5Quik-Cap64導(dǎo)電極帽電極位置分布

濾波前后EEG信號對比圖

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
[1]時變網(wǎng)絡(luò)在腦電數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[D]. 王菲.電子科技大學(xué) 2017
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本文編號：3316151