本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知控制檢測的計(jì)算指標(biāo)及其應(yīng)用研究

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【摘要】：認(rèn)知控制(Cognitive control)是指人們執(zhí)行任務(wù)中面對干擾或沖突時(shí)選擇任務(wù)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(dāng)前任務(wù)的能力。認(rèn)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(rèn)知控制的研究存在的主要問題有:認(rèn)知控制實(shí)驗(yàn)范式類別不足、認(rèn)知控制機(jī)制及模型不清楚以及認(rèn)知控制能力相關(guān)的計(jì)算指標(biāo)的缺陷,缺少實(shí)時(shí)認(rèn)知控制檢測識別方法,從而導(dǎo)致缺少認(rèn)知控制能力評價(jià)的方法。本文主要的研究目的是建立認(rèn)知控制評測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),通過采集實(shí)驗(yàn)者進(jìn)行認(rèn)知控制任務(wù)時(shí)產(chǎn)生的腦電數(shù)據(jù),研究和探索人腦認(rèn)知控制的認(rèn)知規(guī)律及相應(yīng)機(jī)制,進(jìn)而提出認(rèn)知控制能力評價(jià)相關(guān)的生物計(jì)算指標(biāo),并基于認(rèn)知控制的認(rèn)知規(guī)律和生物計(jì)算指標(biāo)提出從單次試驗(yàn)?zāi)X電數(shù)據(jù)中提取認(rèn)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(rèn)知控制的模式分類方法,提高認(rèn)知控制腦電的檢測識別率。本論文針對人腦認(rèn)知控制計(jì)算指標(biāo)及其檢測識別方法等相關(guān)問題和挑戰(zhàn)進(jìn)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(gè)方面:第一,針對人腦認(rèn)知控制計(jì)算困難及評估的問題,提出了人腦認(rèn)知控制計(jì)算指標(biāo)及其檢測識別方法的整體解決方案。首先,以認(rèn)知控制的研究理論為基礎(chǔ),系統(tǒng)地提出認(rèn)知控制相關(guān)的生物計(jì)算指標(biāo),進(jìn)而提出認(rèn)知控制相關(guān)的模型。其次,改進(jìn)和完善認(rèn)知控制的實(shí)驗(yàn)范式,設(shè)計(jì)認(rèn)知控制的實(shí)驗(yàn)平臺,包括:非注意狀態(tài)下非聽覺通道(復(fù)雜信息)認(rèn)知控制實(shí)驗(yàn)范式和前注意階段基于漢語語料的聽覺認(rèn)知控制實(shí)驗(yàn)范式。然后,對采集得到的實(shí)驗(yàn)者的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,提出計(jì)算認(rèn)知控制能力評價(jià)相關(guān)的生物計(jì)算指標(biāo)方法,并提出人腦認(rèn)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(gè)方面,提出解決針對單次試驗(yàn)獲得的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知控制的檢測識別問題的方法,從而為實(shí)時(shí)地、準(zhǔn)確地、在線地對人腦認(rèn)知控制能力進(jìn)行評估提供手段。第二,針對在非注意情況下,人腦認(rèn)知控制是否對周圍的非聽覺通道(情感通道)的復(fù)雜信息存在認(rèn)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(rèn)知控制加工相關(guān)的指標(biāo)的計(jì)算方案。首先,采用語義面孔作為刺激材料,設(shè)計(jì)了UAEI認(rèn)知控制的實(shí)驗(yàn)范式。其次,針對采集得到的實(shí)驗(yàn)者的認(rèn)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(jì)算獲得認(rèn)知控制相關(guān)腦波振蕩指標(biāo)。然后,每個(gè)實(shí)驗(yàn)者的每個(gè)時(shí)間段的對應(yīng)電極的平均UAEI-ERD值通過重復(fù)測量方差統(tǒng)計(jì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)更多與UAEI認(rèn)知控制相關(guān)的生物計(jì)算指標(biāo)。從而,首次建立了人腦認(rèn)知控制系統(tǒng)對UAEI的計(jì)算指標(biāo)——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(rèn)知控制的評測問題,并為后續(xù)研究人腦聽覺通道認(rèn)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(rèn)知控制缺少計(jì)算指標(biāo)和認(rèn)知模型的問題,提出AACI的認(rèn)知控制檢測的計(jì)算指標(biāo)研究方法。首先,針對聽覺認(rèn)知控制相關(guān)研究較少,尤其是采用漢語語料作為實(shí)驗(yàn)刺激的實(shí)驗(yàn)范式較少的問題,采用Stroop實(shí)驗(yàn)范式,設(shè)計(jì)AACI認(rèn)知控制的實(shí)驗(yàn)范式。其次,對采集得到的腦電進(jìn)行預(yù)處理之后,提出了采用AACI-ERP方法計(jì)算聽覺認(rèn)知控制腦電信號相關(guān)的計(jì)算指標(biāo)。之后,提出AACI認(rèn)知控制相關(guān)指標(biāo)的計(jì)算指標(biāo),包括:感知計(jì)算指標(biāo)(Sensory computation indices,SCI)、確認(rèn)計(jì)算指標(biāo)(Identification computation indices,ICI)和執(zhí)行計(jì)算指標(biāo)(Execution computation indices,ECI)。最后,通過基于短時(shí)間窗的AACI-ERP計(jì)算指標(biāo)的分析方法證明本文提出的計(jì)算指標(biāo)的有效性。相比于其他研究方法獲得的計(jì)算指標(biāo),實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)一系列顯著的AACI-ERP計(jì)算指標(biāo),揭示了一致和不一致試驗(yàn)條件下認(rèn)知控制的差異�；谘芯康玫接�(jì)算指標(biāo),提出更詳細(xì)具體的三階段認(rèn)知控制模型,用于描述人腦在前注意階段聽覺認(rèn)知控制的機(jī)制。該研究完善了聽覺認(rèn)知控制的評測方法。第四,針對缺少從單次試驗(yàn)?zāi)X電信號里認(rèn)知控制相關(guān)特征提取方法的問題,提出了聽覺認(rèn)知控制相關(guān)的腦電樣本特征提取方法。首先,基于認(rèn)知控制的相關(guān)研究,提出了認(rèn)知控制及認(rèn)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(rèn)知控制時(shí)域的認(rèn)知規(guī)律相關(guān)的計(jì)算指標(biāo)。根據(jù)AACI相關(guān)的計(jì)算指標(biāo)(SCI、ICI、ECI)及三階段認(rèn)知控制模型,單次試驗(yàn)?zāi)X電樣本被分成3個(gè)部分。被分割的每個(gè)階段使用時(shí)域上的平均幅值和Lempel-Ziv復(fù)雜度(LZC)進(jìn)行計(jì)算,從而聯(lián)合三個(gè)階段的特征作為聽覺認(rèn)知腦電樣本的特征。最后通過實(shí)驗(yàn)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(rèn)知控制腦電數(shù)據(jù),進(jìn)而提供人腦認(rèn)知控制能力實(shí)時(shí)評價(jià)的檢測識別方法。第五,針對缺少對認(rèn)知腦電信號進(jìn)行認(rèn)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(jī)模式分類方法。首先,研究支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)在處理樣本不平衡分布時(shí)存在有偏向性問題,使少數(shù)類別的分類錯(cuò)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(dāng)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(diǎn)到超平面的距離大于多數(shù)類,降低少數(shù)類的錯(cuò)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(diǎn)。最后,UCI數(shù)據(jù)集和認(rèn)知控制腦電集的實(shí)驗(yàn)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(shí),是最有效的,可以有效檢測識別認(rèn)知控制腦電,從而為認(rèn)知控制的實(shí)時(shí)檢測提供模式分類方法。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TN911.7

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