基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法

• 作者: 南琳 孙炎珺 李明爱
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 运动想象脑电信号 脑功能网络 图论 特征提取 锁相值
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 15-21
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04
• 字数: 5102字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2019.01.003

摘要

目的 为了研究大脑运动想象时脑功能网络的状态变化,并区分运动想象任务,本文提出一种基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法.方法 首先获取Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号(motor imagery electroencephalography,MI-EEG),计算任意两导相同节律MI-EEG之间的锁相值;然后分别构建两个节律的脑功能网络,并提取6种全局网络特征参数,对其归一化处理后进行串行融合获得特征向量;最后以支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,采用10折交叉验证法,在BCI Competition III Data Sets IIIa数据集上对两种运动想象任务进行分类.结果 相比于其他脑网络特征提取方法,本文方法获得了较高的识别率,最高识别率和平均识别率分别达到100.00％和83.33％.结论从脑功能网络的角度,通过构建Mu节律和Beta节律两个运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取多个反映大脑网络整体信息的特征,相对于构建单一运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取单个网络特征参数,能够有效改善运动想象任务的识别效果,为MI-EEG信号的特征提取方法提供了一种新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明爱	北京工业大学信息学部	35	413	10.0	19.0
5	孙炎珺	北京工业大学信息学部	10	37	4.0	6.0
6	南琳	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0