单电极中潜伏期反应的听觉注意特征提取与识别

• 作者: 徐梦圆 梁瑞宇 王力 王青云 邹采荣
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 听觉注意 中潜伏期反应 单电极 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 432-437
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 字数: 5106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.003

摘要

通过提取单电极中潜伏期反应(MLR)的特征差异,研究并实现了正常个体听觉注意与非注意2种状态的识别.首先,对MLR信号进行小波滤波、阈值去伪迹、相干平均等预处理;然后,分析了MLR在2种状态下的成分波差异,并将Na,Pa,Nb波的幅值与能量、面积、C0复杂度、AR模型系数等传统特征组合成为新的特征向量;最后,采用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)在传统特征向量和新特征向量下进行目标识别.8位被试的实验结果显示,在2种不同状态下,被试的Na,Pa,Nb波幅值具有显著性差异(p＜0.05),而潜伏期并无差异.ANN作为分类器时,新特征向量的平均识别正确率可达85.7％.由此可见,利用单电极中潜伏期反应区分听觉注意与非注意状态是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹采荣	东南大学信息科学与工程学院	153	2088	25.0	40.0
3	王青云	南京工程学院通信工程学院	51	284	8.0	14.0
4	梁瑞宇	东南大学信息科学与工程学院	23	192	8.0	13.0
8	王力	广州大学机械与电气工程学院	5	1	1.0	1.0
11	徐梦圆	东南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0