本文選題：腦機接口　切入點：功能磁共振成像　出處：《太原理工大學學報》2017年01期

【摘要】：為了解決腦機接口中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)信號的數(shù)據(jù)分類問題,提出了使用后頂葉皮層進行特征選擇的支持向量機分類方法。首先通過核磁設備采集數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)預處理后,將后頂葉皮層的體素選擇為特征,然后把血氧水平依賴(blood oxygen level dependent,BOLD)值的峰值和累積變化作為特征提取,最后使用支持向量機進行數(shù)據(jù)的分類。實驗表明,選擇后頂葉皮層作為特征是可行的;使用BOLD峰值的分類精度要高于使用BOLD累積變化的分類精度。
[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.
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術(shù)學院;山西職工醫(yī)學院信息中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目:抑郁癥fMRI數(shù)據(jù)分析方法及輔助診斷治療模型研究(61170136),多模態(tài)腦功能復雜網(wǎng)絡分析方法及應用研究(61373101) 山西省軟科學研究資助項目(2016041035-1)
【分類號】：TP391.41;R318

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