基于脑电的决策网络研究
发布时间：2021-04-15 04:30
决策是人类高级认知科学领域中的热门研究课题之一,它在经济学、社会学和人工智能等方面具有潜在的应用价值。但是,当前研究对决策过程的大脑神经机制还缺乏深入的了解。决策作为高级认知过程,它涉及多个大脑区域间的信息交互,而且决策信息的加工一般在毫秒级时间尺度内完成。脑电（Electroencephalogram,EEG）因其具有采集便捷、无创且时间分辨率高等优点而被广泛应用于大脑认知科学的研究中。因此,本研究基于复杂网络理论,利用脑网络分析技术来揭示决策信息的处理机制。针对决策过程中动态网络信息、不同决策反应的信息加工机制、不同群体或情绪特质间的决策策略差异、以及被试行为的干预和预测模型,我们展开了系统性的研究。本文的主要工作如下:1)基于大尺度时变网络分析方法,对决策不同阶段的网络模型以及不同决策反应（接受或拒绝）间的差异网络进行探索。研究发现接受和拒绝反应涉及不同的网络结构:被试接受不公平方案时,大脑有着更强的源于视觉皮层到额叶的自下而上的信息流向;被试拒绝不公平方案时,大脑呈现更强的源于额叶到顶枕叶的自上而下的信息流向。同时我们使用经颅磁刺激（Transcranial magnetic ...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：116 页
【学位级别】：博士
【图文】：
本论文总体结构的分布
第二章决策信息加工的动态网络模式17图2-1最后通牒任务的实验流程。被试需要做出决策：接受或拒绝提议的方案2.2.3EEG数据采集实验过程中，被试单独坐在一个屏蔽室，同时要求被试在EEG数据采集过程中避免身体部位剧烈运动。在采集静息态EEG数据时，要求被试处于闭眼安静放松的状态，不能瞌睡和胡思乱想；在采集UG任务态数据时，要求被试集中注意力，对呈现在电脑上的刺激根据自己的评估做出决策反应。在整个EEG数据采集的过程中，我们采用的脑电采集仪器是德国BrainProductsGmbH64导联系统。这些电极按照国际标准的10-20系统来放置，数据采样率为500Hz。设置的在线带通滤波范围是0.01-100Hz。电极FCZ和AFZ分别作为仪器的参考和接地电极。眼电通过一个额外电极来记录，它位于左眼正上方来检测被试眼睛运动情况。在整个实验过程中，所有电极的电阻始终控制在5kΩ以下。2.2.4EEG数据分析图2-2介绍了本章节EEG数据分析流程，主要包含EEG数据预处理、MFN分析、时变网络分析、分类模型和TMS中的快速爆发刺激（Thetaburststimulation,TBS）对应的干预模型。相应细节介绍如下。2.2.5EEG数据预处理任务态EEG预数据包含平均参考，1-20Hz带通滤波，对[-200,800]毫秒的数据进行分段（刺激方案呈现前200毫秒至呈现后800毫秒），对[-200,0]毫秒的数据进行基线校正（0毫秒表示刺激方案呈现）以及伪迹去除（±60V作为伪迹阈限值）。这一系列预处理为后续用于分析的EEG数据提供了质量保障。
电子科技大学博士学位论文18图2-2EEG数据分析流程：EEG数据预处理和时变网络分析2.2.6MFN在不公平方案下，被试接受和拒绝的决策反应所对应的ERP是分别在这两种条件下所有trial平均后的结果。MFN的幅值和潜伏期是在Fz电极上（此电极对MFN反应最为敏感）提取得到的[28,108]。我们定义MFN幅值为最高峰前后共20毫秒的幅值平均，其相应的潜伏期定义为在方案呈现到MFN峰值出现的时间间隔（如图2-3所示）。
本文编号：3138671
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：116 页
【学位级别】：博士
【图文】：
本论文总体结构的分布
第二章决策信息加工的动态网络模式17图2-1最后通牒任务的实验流程。被试需要做出决策：接受或拒绝提议的方案2.2.3EEG数据采集实验过程中，被试单独坐在一个屏蔽室，同时要求被试在EEG数据采集过程中避免身体部位剧烈运动。在采集静息态EEG数据时，要求被试处于闭眼安静放松的状态，不能瞌睡和胡思乱想；在采集UG任务态数据时，要求被试集中注意力，对呈现在电脑上的刺激根据自己的评估做出决策反应。在整个EEG数据采集的过程中，我们采用的脑电采集仪器是德国BrainProductsGmbH64导联系统。这些电极按照国际标准的10-20系统来放置，数据采样率为500Hz。设置的在线带通滤波范围是0.01-100Hz。电极FCZ和AFZ分别作为仪器的参考和接地电极。眼电通过一个额外电极来记录，它位于左眼正上方来检测被试眼睛运动情况。在整个实验过程中，所有电极的电阻始终控制在5kΩ以下。2.2.4EEG数据分析图2-2介绍了本章节EEG数据分析流程，主要包含EEG数据预处理、MFN分析、时变网络分析、分类模型和TMS中的快速爆发刺激（Thetaburststimulation,TBS）对应的干预模型。相应细节介绍如下。2.2.5EEG数据预处理任务态EEG预数据包含平均参考，1-20Hz带通滤波，对[-200,800]毫秒的数据进行分段（刺激方案呈现前200毫秒至呈现后800毫秒），对[-200,0]毫秒的数据进行基线校正（0毫秒表示刺激方案呈现）以及伪迹去除（±60V作为伪迹阈限值）。这一系列预处理为后续用于分析的EEG数据提供了质量保障。
电子科技大学博士学位论文18图2-2EEG数据分析流程：EEG数据预处理和时变网络分析2.2.6MFN在不公平方案下，被试接受和拒绝的决策反应所对应的ERP是分别在这两种条件下所有trial平均后的结果。MFN的幅值和潜伏期是在Fz电极上（此电极对MFN反应最为敏感）提取得到的[28,108]。我们定义MFN幅值为最高峰前后共20毫秒的幅值平均，其相应的潜伏期定义为在方案呈现到MFN峰值出现的时间间隔（如图2-3所示）。
本文编号：3138671
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