視覺刺激下的腦電特性研究——面孔識(shí)別的事件相關(guān)腦電分析.pdf

1、腦的研究是人類在自然科學(xué)中面臨的最大的世紀(jì)性挑戰(zhàn)。面孔作為一種特殊的視覺刺激，提供了豐富的社會(huì)信息，對(duì)面孔識(shí)別腦機(jī)制的研究是腦科學(xué)中的熱點(diǎn)話題。腦電信號(hào)分析是腦科學(xué)研究的重要手段。作為一種特殊的腦電信號(hào)，事件相關(guān)電位(ERPs)是認(rèn)知過程中從腦電中提取的電位，是腦神經(jīng)元活動(dòng)的直接反映。通過研究ERPs，可跟蹤大腦高速的信息加工處理過程，其時(shí)間分辨率高達(dá)毫秒級(jí)，幾乎與面孔認(rèn)知過程同步發(fā)生，可以實(shí)時(shí)地反映大腦的認(rèn)知活動(dòng)，因此是面孔識(shí)別研究的

2、重要方法之一。 本文的研究目的是借助信號(hào)處理方法對(duì)面孔和非面孔的視覺刺激下的ERPs信號(hào)進(jìn)行分析和比較，探討基于ERPs特性的面孔和物體(非面孔)識(shí)別的不同腦機(jī)制。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括腦電預(yù)處理的研究和面孔視覺刺激的：ERPs研究?jī)蓚€(gè)方面。主要的研究工作及創(chuàng)新如下： (1)腦電信號(hào)預(yù)處理的研究。腦電具有很高的時(shí)變敏感性，其信號(hào)極易被無關(guān)噪聲污染，即各種偽跡(artifacts)，其中眼電的影響最大。這些偽跡給腦電信號(hào)的

3、分析解釋帶來了很大的困難。本文針對(duì)眼電偽跡，比較研究了偽跡減法、PCA、ICA和小波去噪等多種方法的特點(diǎn)。并在此基礎(chǔ)上基于眼電信號(hào)的頻率較低的先驗(yàn)知識(shí)，運(yùn)用小波變換和ICA相結(jié)合的去噪方法。首先利用小波變換提取出各導(dǎo)含噪腦電低頻部分信號(hào)，然后通過ICA分離出低頻部分的眼電干擾。小波預(yù)處理不僅保留了高頻部分的腦電信號(hào)而且還提高了ICA處理信號(hào)的信噪比，使ICA收斂更快。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于小波變換的ICA去噪方法保留了更多有用的腦電信號(hào)。

4、 (2)小波熵在面孔識(shí)別中的研究。ERPs小波熵反映了腦電的不同節(jié)律成分分布的無規(guī)則程度。本文利用小波熵及時(shí)間平均小波熵、均值小波熵對(duì)面孔、非面孔的ERPs時(shí)域信號(hào)進(jìn)行分析研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種分析方法不但從方法上克服了譜熵不能有效地分析非平穩(wěn)信號(hào)的不足，而且還發(fā)現(xiàn)面孔較非面孔具有更高的復(fù)雜程度，表現(xiàn)在兩種視覺刺激下大腦的熵值的差異。從而為面孔識(shí)別的研究開拓了一種新的方法。 (3)隨時(shí)間變化的小波熵的研究。以上的小波熵僅給

5、出了整段信號(hào)的熵值，表征了整段信號(hào)的特征，但是淹沒了隨時(shí)間變化的小波熵值情況。本文又對(duì)總平均的ERPs數(shù)據(jù)進(jìn)行加窗，對(duì)每個(gè)時(shí)間窗的ERPs數(shù)據(jù)分別進(jìn)行小波熵的計(jì)算，得到了連續(xù)的時(shí)間窗內(nèi)的小波熵值。不重疊時(shí)間窗的研究結(jié)果表明，對(duì)視覺刺激初期加工時(shí)面孔刺激的小波熵值明顯大于非面孔刺激的小波熵值，枕顳區(qū)導(dǎo)聯(lián)的熵值統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明在1-256ms內(nèi)刺激類型有顯著差異，而在1-128ms左右半球也有顯著差異；1ms移動(dòng)的重疊時(shí)間窗不僅包含不重疊的時(shí)間