基于熟人和陌生人的視聽覺信息,通過記錄對應(yīng)的腦電信號,對大腦在熟人和陌生人信息刺激下的認(rèn)知機(jī)制展開研究.首先,通過記錄被試在視聽刺激下的腦電信號,得到對應(yīng)不同刺激下的事件相關(guān)腦電位.通過計算不同導(dǎo)聯(lián)間的相位傳遞熵構(gòu)建有向功能網(wǎng)絡(luò),最后對重點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行分析.結(jié)果表明,相比陌生人信息誘發(fā)的有向網(wǎng)絡(luò),熟人信息誘發(fā)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的作用加強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)聚集能力增強(qiáng);熟人信息誘發(fā)網(wǎng)絡(luò)的連接更加趨向于全腦化,不同腦區(qū)間的信息交換加強(qiáng),整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更有利于完成對熟人信息的識別.
【部分圖文】：

講?同刺激狀態(tài)下的EＲP信號．利用EEGLAB工具包對原始EEG信號完成預(yù)處理，主要包括濾波、剔除漂移嚴(yán)重的偽跡信號，對壞電極信號進(jìn)行插值［4，17］．之后根據(jù)不同的刺激類型對EEG信號進(jìn)行分段得到EＲP信號，其中每段長度為1024ms，數(shù)據(jù)從刺激開始前100ms到刺激之后的923ms;然后通過對EＲP信號的ICA處理剔除可能的眼電偽跡，最后將干凈的EＲP信號按照不同的刺激類型進(jìn)行平均，即為單個被試的EＲP信號，再對所有被試的EＲP信號進(jìn)行總平均得到最后的EＲP信號［4，17］，如圖1所示．圖1Pz導(dǎo)聯(lián)EＲP總平均信號Fig.1AveragedEＲPsignalatPz2有向連接分析———相位傳遞熵通過記錄人在不同狀態(tài)下的腦電信號能夠研究大腦在這些認(rèn)知狀態(tài)下的工作機(jī)制，而有向連接分析能夠客觀地表征人在不同認(rèn)知狀態(tài)下大腦的信息流通以及不同腦區(qū)神經(jīng)活動的變化．相位傳遞熵(phasetransferentropy，PTE)是一種新穎的基于相位關(guān)系的測量信號之間有向連接的方法．相比其他的有向連接方法，其對大范圍分析的延遲值和大樣本數(shù)據(jù)都有很好的效果，而且對冗余參數(shù)有更好的魯棒性，同時具有更高的計算效率［12－13］．對于一個給定頻率范圍的信號X(t)，可通過對其進(jìn)行復(fù)濾波(比如Morlet小波變換或希爾伯特變換)得到S(t)=A(t)exp(iθ(t))，其中θ(t)為X(t)對應(yīng)的瞬時相位時間序列．然后對給定的分析延遲δ，定義其PTE為［12］PTEX→Y=H(θy(t)，θy(t'))+H(θy(t')，θx(t'))－H(θy(t'))－H(θy(t)，θy(t')，θx(t'))．(1)其中:θ(t)為S(t)對應(yīng)的相位;θx(t')

械ジ觥?成對或是3個的相位數(shù)據(jù)點(diǎn)的裝箱操作，建立一個對應(yīng)的基于單直方圖的概率密度函數(shù)．箱的寬度可以根據(jù)Scott判據(jù)來確定:hj=σj/N1/3，其中hj是相位時間序列θj(j=y(t)，y(t')或x(t'))的箱寬，N為采樣點(diǎn)，σj為對應(yīng)相位的標(biāo)準(zhǔn)偏差．在本文中θy(t)，θy(t')和θx(t')箱的數(shù)量為kj=2π/hj．最后，通過總的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)除以該箱中的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)得到每一個箱的概率值．對于不同狀態(tài)的兩組數(shù)據(jù)，分別計算了PTE，得到有向連接矩陣如圖2所示，圖中橫、縱坐標(biāo)為30個通道名稱，矩陣中不同顏色表示從橫軸到縱軸的有向連接權(quán)值．圖2所有被試在不同狀態(tài)下30導(dǎo)聯(lián)信號之間PTE有向功能網(wǎng)絡(luò)連接總平均矩陣Fig.2AveragedPTEdirectedfunctionalnetworkmatrixofthethirty-channelsignalsforallsubjects(a)—陌生;(b)—熟悉．3腦電功能網(wǎng)絡(luò)分析表征腦功能網(wǎng)絡(luò)連接的參數(shù)有很多［10，15］，其中最主要的是網(wǎng)絡(luò)度(degree，d)以及度分布(degreedistribution，P(d))、聚集系數(shù)(clusteringcoefficient，C)和特征路徑長度(characteristicpathlength，L)．節(jié)點(diǎn)度定位為與該節(jié)點(diǎn)直接相連的邊的條數(shù)，對于有向網(wǎng)絡(luò)來說，節(jié)點(diǎn)的度包括出度(dout，離開該節(jié)點(diǎn)的連接邊數(shù))和入度(din，進(jìn)入該節(jié)點(diǎn)的連接邊數(shù))．節(jié)點(diǎn)的度越大表示該節(jié)點(diǎn)的連接越多，則該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的作用就越重要．度分布是網(wǎng)絡(luò)中最基本的一個拓?fù)湫再|(zhì)，它表示在網(wǎng)絡(luò)中等概率隨機(jī)選取的節(jié)點(diǎn)度值正好為滿足d=k(k為正數(shù))的概率，在實(shí)際分析中一般使用網(wǎng)絡(luò)中度值為k的節(jié)點(diǎn)總數(shù)占總節(jié)點(diǎn)數(shù)的比例來近似表示．聚集系數(shù)表示了網(wǎng)絡(luò)的集團(tuán)化程

4有向功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及結(jié)果分析從圖2可以直觀地看出，被試對熟人和陌生人的PTE連接矩陣是有區(qū)別的．為了突出功能網(wǎng)絡(luò)中的重點(diǎn)連接邊，本文考慮選擇合適的閾值來濾除權(quán)值較小的連接邊，這樣能夠更加明確地理解認(rèn)知過程中信息的流通及變化［4，8］．為了選擇合適的閾值，首先計算了兩種狀態(tài)下有向加權(quán)連接網(wǎng)絡(luò)的C和L的比值隨閾值變化的關(guān)系，如圖3所示．圖3兩種狀態(tài)下腦功能網(wǎng)絡(luò)參數(shù)比C/L隨閾值變化關(guān)系Fig.3CurvesofC/Lvaryingwiththethresholdundertwostates對所有被試數(shù)據(jù)在不同閾值下的統(tǒng)計分析(T檢驗(yàn))表明，只有在閾值為0.55(t=－3.202，p=0.006)，0.6(t=2.367，p=0.04)以及0.65(t=2.881，p=0.01)時，兩組網(wǎng)絡(luò)參數(shù)之間存在顯著差異．從圖2可以看出，權(quán)值連接邊在0.6以上的部分還是比較多的．因此本文使用較大閾值0.65對上述網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行篩選．圖4所示為經(jīng)過篩選之后的腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B接關(guān)系，圖中節(jié)點(diǎn)編號從左到右，從上到下依次為1～30．陌生人網(wǎng)絡(luò)信息流通主要走向前額區(qū)、中央?yún)^(qū)以及后頂區(qū)，流入到枕圖4閾值篩選后兩種狀態(tài)下腦拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)連接圖Fig.4Topologynetworksforthetwoconditionswiththechosenthreshold(a)—陌生人;(b)—熟人．區(qū)和顳區(qū)的很少;在熟人網(wǎng)絡(luò)中信息流通涉及全腦的各個區(qū)域，也有大量的連接網(wǎng)絡(luò)從頂區(qū)走向顳區(qū)和枕區(qū)．可以看出，相比陌生人連接網(wǎng)絡(luò)，熟人網(wǎng)絡(luò)連接中的較大連接邊更多，分布更加趨于全腦化，全腦不同腦區(qū)之間的信息流通更加頻繁．為了定量地描述網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，計算了上述網(wǎng)絡(luò)的C和L，從圖5可以看出，兩種狀態(tài)下C和L的變化表現(xiàn)出相反的趨勢，這個和對無向網(wǎng)絡(luò)的結(jié)論是一致的［4，8］，熟人網(wǎng)絡(luò)的C值增大，
【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2864456