基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法

摘要：

该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足.先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量,并将其作为特征向量,最后输入支持向量机分类器,对BCI Competition Ⅳ dataset 1中的4组数据进行分类识别.结果表明,基于感兴趣脑区间LASSO-Granger因果关系分析和支持向量机分类器的方法对不同的运动想象任务识别率较高,提供了新的研究思路.

关键词：脑功能网络、LASSO-Granger、感兴趣脑区、特征提取

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61201302,61172134;国家留学基金201308330297;浙江省自然科学基金LY15F010009The National Natural Science Foundation of China61201302,61172134;State Scholarship Fund of China201308330297;Natural Science Foundation of Zhejiang ProvinceLY15F010009

在线出版日期：2016-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1266-1270