發(fā)布時間：2017-12-12 07:32

  本文關(guān)鍵詞：認知控制檢測的計算指標及其應用研究

  更多相關(guān)文章： 認知控制 腦電信號 非注意計算指標 前執(zhí)行計算指標 三階段特征提取

【摘要】：認知控制(Cognitive control)是指人們執(zhí)行任務中面對干擾或沖突時選擇任務相關(guān)信息的加工,抑制不相關(guān)信息的加工,從而靈活地完成當前任務的能力。認知控制是我們?nèi)祟惔竽X非常重要的一種執(zhí)行能力,它與腦部疾病、情緒疾病、精神疲憊的發(fā)生密切相關(guān)。目前人腦認知控制的研究存在的主要問題有:認知控制實驗范式類別不足、認知控制機制及模型不清楚以及認知控制能力相關(guān)的計算指標的缺陷,缺少實時認知控制檢測識別方法,從而導致缺少認知控制能力評價的方法。本文主要的研究目的是建立認知控制評測實驗系統(tǒng),通過采集實驗者進行認知控制任務時產(chǎn)生的腦電數(shù)據(jù),研究和探索人腦認知控制的認知規(guī)律及相應機制,進而提出認知控制能力評價相關(guān)的生物計算指標,并基于認知控制的認知規(guī)律和生物計算指標提出從單次試驗腦電數(shù)據(jù)中提取認知控制相關(guān)的特征,最后,根據(jù)樣本特征空間的分布信息構(gòu)建認知控制的模式分類方法,提高認知控制腦電的檢測識別率。本論文針對人腦認知控制計算指標及其檢測識別方法等相關(guān)問題和挑戰(zhàn)進行了深入的研究,主要的研究工作和創(chuàng)新成果包括以下五個方面:第一,針對人腦認知控制計算困難及評估的問題,提出了人腦認知控制計算指標及其檢測識別方法的整體解決方案。首先,以認知控制的研究理論為基礎(chǔ),系統(tǒng)地提出認知控制相關(guān)的生物計算指標,進而提出認知控制相關(guān)的模型。其次,改進和完善認知控制的實驗范式,設計認知控制的實驗平臺,包括:非注意狀態(tài)下非聽覺通道(復雜信息)認知控制實驗范式和前注意階段基于漢語語料的聽覺認知控制實驗范式。然后,對采集得到的實驗者的腦電數(shù)據(jù)進行處理分析,提出計算認知控制能力評價相關(guān)的生物計算指標方法,并提出人腦認知控制處理模型。最后,基于上述研究,從腦電特征提取方法和模式識別方法兩個方面,提出解決針對單次試驗獲得的腦電數(shù)據(jù)進行認知控制的檢測識別問題的方法,從而為實時地、準確地、在線地對人腦認知控制能力進行評估提供手段。第二,針對在非注意情況下,人腦認知控制是否對周圍的非聽覺通道(情感通道)的復雜信息存在認知控制加工的問題,提出了非注意狀態(tài)下情感信息(UAEI,Unattended emontional information)認知控制加工相關(guān)的指標的計算方案。首先,采用語義面孔作為刺激材料,設計了UAEI認知控制的實驗范式。其次,針對采集得到的實驗者的認知腦電信號(Electroencephalogram,EEG),提出基于UAEI-ERD/ERS(Unattended emontional information-Evented-Related Desynchronization/Synchronization,非注意狀態(tài)下情感信息的事件相關(guān)去同步化和同步化)方法計算獲得認知控制相關(guān)腦波振蕩指標。然后,每個實驗者的每個時間段的對應電極的平均UAEI-ERD值通過重復測量方差統(tǒng)計分析。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)更多與UAEI認知控制相關(guān)的生物計算指標。從而,首次建立了人腦認知控制系統(tǒng)對UAEI的計算指標——與高興表情加工有關(guān)的β1HU AEI-ERD(UAEI-ERD ofβ1 for happy expression)和與悲傷表情加工有關(guān)的β2SU AEI-ERD(UAEI-ERD ofβ2for sad expression)。該研究可用于解決人腦UAEI認知控制的評測問題,并為后續(xù)研究人腦聽覺通道認知控制工作的開展提供了研究基礎(chǔ)和相關(guān)研究結(jié)論。第三,針對人腦注意狀態(tài)聽覺沖突信息(AACI,Attentive auditory conflicting information)認知控制缺少計算指標和認知模型的問題,提出AACI的認知控制檢測的計算指標研究方法。首先,針對聽覺認知控制相關(guān)研究較少,尤其是采用漢語語料作為實驗刺激的實驗范式較少的問題,采用Stroop實驗范式,設計AACI認知控制的實驗范式。其次,對采集得到的腦電進行預處理之后,提出了采用AACI-ERP方法計算聽覺認知控制腦電信號相關(guān)的計算指標。之后,提出AACI認知控制相關(guān)指標的計算指標,包括:感知計算指標(Sensory computation indices,SCI)、確認計算指標(Identification computation indices,ICI)和執(zhí)行計算指標(Execution computation indices,ECI)。最后,通過基于短時間窗的AACI-ERP計算指標的分析方法證明本文提出的計算指標的有效性。相比于其他研究方法獲得的計算指標,實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)一系列顯著的AACI-ERP計算指標,揭示了一致和不一致試驗條件下認知控制的差異�；谘芯康玫接嬎阒笜�,提出更詳細具體的三階段認知控制模型,用于描述人腦在前注意階段聽覺認知控制的機制。該研究完善了聽覺認知控制的評測方法。第四,針對缺少從單次試驗腦電信號里認知控制相關(guān)特征提取方法的問題,提出了聽覺認知控制相關(guān)的腦電樣本特征提取方法。首先,基于認知控制的相關(guān)研究,提出了認知控制及認知控制缺失癥的檢測識別的問題。其次,利用沖突和非沖突的語音信號刺激,分析研究腦電信號,給出聽覺認知控制時域的認知規(guī)律相關(guān)的計算指標。根據(jù)AACI相關(guān)的計算指標(SCI、ICI、ECI)及三階段認知控制模型,單次試驗腦電樣本被分成3個部分。被分割的每個階段使用時域上的平均幅值和Lempel-Ziv復雜度(LZC)進行計算,從而聯(lián)合三個階段的特征作為聽覺認知腦電樣本的特征。最后通過實驗證明了,針對單次聽覺腦電樣本的特征提取方法(Computing the feature of auditory single trial EEG,CFAST),聯(lián)合使用平均幅度和LZC可以獲得最好的識別率(99.33%)。從而,提出的方法能夠有效地檢測聽覺認知控制腦電數(shù)據(jù),進而提供人腦認知控制能力實時評價的檢測識別方法。第五,針對缺少對認知腦電信號進行認知控制模式分類的有效方法的問題,提出了考慮樣本空間分布信息的支持向量機模式分類方法。首先,研究支持向量機(Support Vector Machine,SVM)在處理樣本不平衡分布時存在有偏向性問題,使少數(shù)類別的分類錯誤率的上界高于多數(shù)樣本類別。其次,分析總結(jié)了針對該問題當前的研究方法,并指出存在問題。提出基于樣本空間分布信息的SVM分類識別方法。該方法主要是使少數(shù)類樣本點到超平面的距離大于多數(shù)類,降低少數(shù)類的錯分類的上界,充分利用樣本的空間分布距離信息,沒有增加或減少樣本點。最后,UCI數(shù)據(jù)集和認知控制腦電集的實驗結(jié)果顯示了三種提出的方法中,MSEDR-SVM(Mean Sample Euclidean Distance Ratio-SVM)方法在處理不平衡樣本分布時,是最有效的,可以有效檢測識別認知控制腦電,從而為認知控制的實時檢測提供模式分類方法。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TN911.7

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