空間ERP成分提取法的開(kāi)發(fā)及其在多感知ERP數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用.pdf

1、在利用ERP進(jìn)行的研究中,相對(duì)于傳統(tǒng)的單感知ERP研究,更貼近日常生活實(shí)景的多感知ERP研究對(duì)探明人類(lèi)的認(rèn)知機(jī)能無(wú)疑更具現(xiàn)實(shí)意義.以往的多感知ERP研究結(jié)果表明,聲音和圖像刺激同時(shí)作用下的ERP與聲音圖像分別作用的單感知ERP之和并不相同,可推測(cè)其中多出的成分正體現(xiàn)了大腦進(jìn)行感覺(jué)合成及認(rèn)知活動(dòng)的軌跡.如能從ERP中提取出這樣的內(nèi)因性成分,做出其時(shí)空拓?fù)?將便利多感知ERP的結(jié)果分析,推進(jìn)研究.ERP數(shù)據(jù)的研究與分析因其數(shù)據(jù)量大的特征,通

2、常采用多變量解析中主成分分析(PCA)壓縮元的思路來(lái)進(jìn)行.主成分分析能夠?qū)⒕哂邢嚓P(guān)關(guān)系的復(fù)雜多維數(shù)據(jù)投影到正交系上,提取出相互獨(dú)立的主成分,通過(guò)忽略次要成分來(lái)壓縮元.但主成分分析的一個(gè)主要缺點(diǎn)是作為分析結(jié)果的成分既沒(méi)有解剖學(xué)也沒(méi)有生理學(xué)上的意義.現(xiàn)有的時(shí)間成分提取法在進(jìn)行時(shí)間PCA之后,利用重回歸分析來(lái)估計(jì)成分的波形和振幅,從而彌補(bǔ)了這一缺陷.然而該法在空間維度上只取了單個(gè)電極位置,沒(méi)有考慮不同電極數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系,得到的空間拓?fù)渲皇菃?/p>

3、個(gè)電極的手工組合,并非統(tǒng)計(jì)分析得到的空間成分之拓?fù)?而且當(dāng)采用的電極數(shù)目增多之后,這種手工組合的辦法將變?yōu)閷?shí)際不可行.為了解決這一問(wèn)題,在采用密電極陣進(jìn)行的研究中也能夠輕易得到隨時(shí)間變化的空間成分拓?fù)鋱D序列,我們有必要設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)新的空間成分提取法.該研究以一種新型的多感知ERP實(shí)驗(yàn)方法—異步刺激檢測(cè)法(SOA detection)的研究項(xiàng)目為背景,以時(shí)空PCA與現(xiàn)有的時(shí)間成分提取法為基礎(chǔ),進(jìn)行了空間成分提取法的算法設(shè)計(jì),并做了軟件開(kāi)發(fā)及應(yīng)