本文關(guān)鍵詞：基于腦電圖的誘發(fā)型情感識(shí)別及機(jī)制研究　出處：《華僑大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：情感對(duì)人類而言至關(guān)重要,是傳達(dá)訊息和表達(dá)自我的重要途徑。對(duì)情感的研究早在上世紀(jì)開始就是一個(gè)熱門領(lǐng)域。情感產(chǎn)生的機(jī)制非常復(fù)雜,單從產(chǎn)生源來看可初步分為自發(fā)型和誘發(fā)型。自發(fā)型源自個(gè)體自我的內(nèi)在表現(xiàn),而誘發(fā)型則描述為由外界環(huán)境所引發(fā)的情感表達(dá)或反饋。根據(jù)外界環(huán)境的屬性,又可以將誘發(fā)型再分為顯性和隱形兩類。本文專注于誘發(fā)型情感研究,對(duì)隱性誘發(fā)型情感(covered Induced Emotion,cIE)的情感識(shí)別問題和顯性誘發(fā)型情感(uncovered Induced Emotion,ucIE)的面孔識(shí)別問題分別進(jìn)行研究。采用腦電圖(Electroencephalogram,EEG)記錄反映大腦狀態(tài)的信號(hào),繼而通過分析腦電信號(hào)對(duì)誘發(fā)型情感進(jìn)行闡釋。研究?jī)?nèi)容主要分為以下兩個(gè)方面:其一,在cIE研究方面,通過視頻誘發(fā)產(chǎn)生高興、放松、傷心、厭惡四種情感。在對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理之后,使用Welch和Yule-Walker譜估計(jì)方法提取α波段和β波段頻譜的總平均值作為特征,再用判別式分析方法(Discriminant Analysis)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類方法進(jìn)行情感分類。9位受試者參加了試驗(yàn),分類最高準(zhǔn)確率達(dá)到85.92%,為用腦電技術(shù)進(jìn)行情感識(shí)別提供了一套完整可行的流程。其二,在ucIE研究方面,本文先對(duì)12名健康受試者進(jìn)行識(shí)別高興、中性、傷心三種情感面孔研究。這些受試者總體平均的事件相關(guān)電位(Event Related Potentials,ERPs)圖中包含明顯的早期成分可以看出實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的合理性。接下來對(duì)年齡相匹配的12位社會(huì)焦慮障礙患者(Social Anxiety Disorder,SAD)在治療前后實(shí)施相同的實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)處理方法。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)(Statistical Tests)分析方法對(duì)三種條件下(患者前測(cè)組、患者后測(cè)組和健康組)的N170幅值和潛伏期進(jìn)行對(duì)比分析。在N170的幅值方面,發(fā)現(xiàn)患者前測(cè)組在回應(yīng)倒立或正立面孔時(shí)右半腦的N170幅值顯著大于健康組。組間t檢驗(yàn)則表明倒立的面孔延長(zhǎng)N170的潛伏期只發(fā)生在患者后測(cè)組和健康組。特別地,三因素方差分析(ANOVAs)的結(jié)果證明了對(duì)SAD患者而言,面部情感表情不能調(diào)制N170。最后,引進(jìn)basedNAI170-對(duì)三類受試者的N170左右半腦的占優(yōu)情況進(jìn)行分析,結(jié)果表明隨著患者病情的好轉(zhuǎn),倒立或正立情況下basedNAI170-值的變化可作為SAD患者病情評(píng)價(jià)的指標(biāo)。
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

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