基于fMRI脑机接口的数据分类方法的研究

发布时间：2018-04-04 07:08

  本文选题：脑机接口　切入点：功能磁共振成像　出处：《太原理工大学学报》2017年01期

【摘要】：为了解决脑机接口中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)信号的数据分类问题,提出了使用后顶叶皮层进行特征选择的支持向量机分类方法。首先通过核磁设备采集数据,对数据预处理后,将后顶叶皮层的体素选择为特征,然后把血氧水平依赖(blood oxygen level dependent,BOLD)值的峰值和累积变化作为特征提取,最后使用支持向量机进行数据的分类。实验表明,选择后顶叶皮层作为特征是可行的;使用BOLD峰值的分类精度要高于使用BOLD累积变化的分类精度。
[Abstract]:In order to solve the data classification problem of functional magnetic resonance imagingfMRI signals in brain-computer interface, a support vector machine (SVM) classification method using posterior parietal cortex for feature selection is proposed.Firstly, the data were collected by nuclear magnetic equipment, and the voxel of the posterior parietal cortex was selected as the feature after pretreatment, and then the peak value and cumulative change of the blood oxygen level dependent Bod value were extracted as the features.Finally, support vector machine is used to classify the data.The experimental results show that it is feasible to select the posterior parietal cortex as the feature, and the classification accuracy of using the peak value of BOLD is higher than that of using the cumulative variation of BOLD.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;山西职工医学院信息中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136),多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究(61373101) 山西省软科学研究资助项目(2016041035-1)
【分类号】：TP391.41;R318

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