基于功能性近红外光谱技术识别情绪状态

发布时间：2017-12-25 10:08

  本文关键词：基于功能性近红外光谱技术识别情绪状态　出处：《光学学报》2016年03期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：利用功能性近红外光谱(f NIRs)技术实现了对不同情绪状态的识别。采集了15名受试者在6种情绪种类图片刺激下的f NIRs信号以及唤醒度、愉悦度评价数据。为了实现对受试者情绪状态的分类评估,采用支持向量机(SVM)和基于支持向量机的递归特征筛选(SVM-RFE)算法来筛选参数并设计情绪状态的分类器。结果表明在多种情绪种类图片刺激下,受试者出现了显著的功能响应曲线,并且在唤醒度、愉悦度和情绪种类三个分类目标上分别实现了81%、78.78%和68%的平均分类正确率。同时发现唤醒度和愉悦度的敏感特征主要出现在眶额叶皮层和背外侧皮层,且近似熵是反映情绪状态变化的有效指标。因此采用f NIRs能够基本实现对人体情绪状态的识别。
【作者单位】： 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(71201148) 国家973计划(2011CB711000) 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室实验技术课题(9140C770208150C77320,2012SY54B1701)
【分类号】：O434.3
【正文快照】： 1引言功能性近红外光谱技术(f NIRs)作为一种脑功能探测工具,被引入认知神经学研究已经超过20年,然而相对于脑电(EEG)、核磁共振(f MRI)等脑功能检测技术仍存在劣势,如时间分辨率不如EEG、空间分辨率又低于f MRI技术。尽管存在上述不足,其依然被广泛运用于认知神经学研究,究其

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