本文選題：事件相關(guān)電位　切入點(diǎn)：稀疏學(xué)習(xí)　出處：《清華大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：事件相關(guān)電位(event related potential,ERP)是由特定感官刺激、認(rèn)知任務(wù)或者運(yùn)動(dòng)事件等誘發(fā)的典型電生理響應(yīng),是認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域中常用到一種腦電組分。近年來(lái),隨著對(duì)于大腦功能研究的深入,人們認(rèn)識(shí)到不同大腦區(qū)域間動(dòng)態(tài)的連接對(duì)解釋大腦工作機(jī)制具有重要意義。因此,許多與ERP相關(guān)的研究不僅要求測(cè)量實(shí)驗(yàn)效應(yīng)引起的幅度差異、潛伏期差異等,也要求評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中連接性的變化。本文研究了ERP的提取和效應(yīng)連接分析方法,主要包括三方面內(nèi)容:單一實(shí)驗(yàn)條件下ERP信號(hào)的建模和提取方法、多實(shí)驗(yàn)條件下ERP聯(lián)合建模和提取方法、基于時(shí)變多元自回歸模型的效應(yīng)連接分析方法。單一實(shí)驗(yàn)條件下ERP建模方法利用了ERP信號(hào)的相位鎖定特性。ERP信號(hào)按試次拼接后可以用一組與波形無(wú)關(guān)的諧波表示。因此多通道ERP信號(hào)就可以由一個(gè)空間-頻率矩陣來(lái)表示。針對(duì)該模型,本文提出了ERP空間-頻率模式估計(jì)算法。該算法可以循環(huán)更新求解ERP空間-頻率矩陣和噪聲協(xié)方差矩陣,并根據(jù)最大化ERP信噪比的原則對(duì)空間-頻率矩陣進(jìn)行進(jìn)行分解,獲得ERP信號(hào)的空間模式、頻率模式和對(duì)應(yīng)的空間濾波器。該方法可以自動(dòng)確定ERP成分個(gè)數(shù),防止模型過(guò)擬合。多實(shí)驗(yàn)條件下ERP信號(hào)聯(lián)合建模方法假設(shè)同一受試在不同實(shí)驗(yàn)條件下同一來(lái)源的ERP成分具有相同的空間模式,但是其幅度、潛伏期可能存在差異。為了求解該模型中各參數(shù)的后驗(yàn)分布,本文提出了貝葉斯ERP成分估計(jì)算法。該方法利用變分貝葉斯原理,迭代更新ERP的空間模式、時(shí)域波形、幅度因子、潛伏期差異和噪聲協(xié)方差矩陣的后驗(yàn)分布。該方法對(duì)于噪聲協(xié)方差矩陣形式?jīng)]有特定要求,ERP成分個(gè)數(shù)也能夠自動(dòng)確定,具有較高的實(shí)用價(jià)值。時(shí)變效應(yīng)連接分析關(guān)鍵在于準(zhǔn)確估計(jì)時(shí)變多元自回歸模型。本文針對(duì)ERP信號(hào)特點(diǎn)提出了一種時(shí)變多元自回歸模型,它假設(shè)模型系數(shù)的一階差分值是稀疏的。根據(jù)變分貝葉斯原理設(shè)計(jì)的算法能夠利用數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)得到模型參數(shù)并準(zhǔn)確地估計(jì)出多元自回歸模型。模型階數(shù)也可以根據(jù)變分下界確定。該方法中關(guān)鍵參數(shù)可以自動(dòng)確定,因此具有很好的應(yīng)用價(jià)值。本文提出的三種算法可以實(shí)現(xiàn)ERP信號(hào)的有效提取和時(shí)變效應(yīng)連接的準(zhǔn)確估計(jì),為ERP在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域更廣泛地應(yīng)用提供了新的工具。
[Abstract]:Event related potentialERP is a typical electrophysiological response induced by specific sensory stimuli, cognitive tasks or motor events. It is often used in cognitive science, psychology and other fields. With the development of the study of brain function, it is recognized that dynamic connections between different brain regions are of great significance in explaining the mechanism of brain work. Therefore, many studies related to ERP not only require measuring the amplitude differences caused by experimental effects. The difference of latency also requires evaluating the changes of connectivity in the course of experiment. This paper studies the methods of ERP extraction and effect connection analysis, which mainly include three aspects: modeling and extracting method of ERP signal under a single experimental condition. The joint modeling and extraction method of ERP under multiple experimental conditions, The method of effect connection analysis based on time-varying multivariate autoregressive model. Under a single experimental condition, the ERP modeling method utilizes the phase locking characteristic of ERP signal. The signal can be represented by a set of wave independent harmonics after splicing according to the test times. So the multichannel ERP signal can be represented by a space-frequency matrix. In this paper, a ERP space-frequency pattern estimation algorithm is proposed, which can be used to iteratively solve the ERP space-frequency matrix and noise covariance matrix, and decompose the space-frequency matrix according to the principle of maximizing the ERP signal-to-noise ratio. The spatial mode, frequency mode and corresponding spatial filter of ERP signal are obtained. This method can automatically determine the number of ERP components. The joint modeling method of ERP signals assumes that the same subjects have the same spatial pattern of ERP components from the same source under different experimental conditions, but their amplitude is the same. In order to solve the posterior distribution of each parameter in the model, a Bayesian ERP component estimation algorithm is proposed in this paper. The method iteratively updates the spatial mode, time-domain waveform, amplitude factor of ERP by using variational Bayesian principle. The latent period difference and the posterior distribution of noise covariance matrix. This method can determine the number of ERP components automatically without any specific requirements for the form of noise covariance matrix. This paper presents a time-varying multivariate autoregressive model according to the characteristics of ERP signals, and the key point of time-varying effect connection analysis lies in the accurate estimation of time-varying multivariate autoregressive model. It assumes that the first order difference value of the model coefficient is sparse. The algorithm designed according to variational Bayesian principle can automatically learn the model parameters and estimate the multivariate autoregressive model accurately. The model order can also be estimated by the model order. The key parameters in the method can be determined automatically according to the lower bound of the variation. The three algorithms proposed in this paper can effectively extract ERP signals and accurately estimate the time-varying effects, and provide a new tool for the wider application of ERP in cognitive neuroscience and psychology.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R318

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本文編號(hào)：1647602