在本研究中,研究者利用EEG和fNIRS,在休息状态下测量了25名抑郁症患者和30名健康受试者的全脑脑电信号和血流动力学信号。结果显示,支持向量机模型进行自动抑郁症分类,结合EEG和fNIRS特征时分类准确率增加到92.7%,表明EEG、fNIRS和机器学习构成了一种有效的方法,可以在个体水平上对抑郁症进行分类。 点击查看原文 04 双模态EEG-f
fNIRS-EEG系统与独立脑电图相比显示出更高的敏感性和特异性。fNIRS信号可以作为EEG的联合分类程序,或者可作为EEG激活的预测器。在这两种情况下,使用fNIRS-EEG系统,可以发现更强大的基于脑电图的脑接口分类器,总体上增加了脑接口性能的稳定性。Fazli et al.,Almajidy et al.,和Koo et al.将fNIRS-EEG-BCI联合应...
fNIRS-EEG-双相情感障碍VFT 对双相情感障碍患者的 fNIRS 研究表明,与重度 抑郁症患者或健康受试者相比,在言语流畅的任务期间额叶活动较低,并且 fNIRS 反应改变。脑电图突出显示 γ、β和α 波段活动改变,这些活动总是与额叶活动缺陷和额颞叶连接性相...
结论 该研究建立了一套EEG-fNIRS联合分析范式,阐明听觉强度通过调制STG-IFG神经血管耦合影响认知处理。发现P2成分与额叶活动的强关联为开发基于经颅磁刺激(TMS)的听觉障碍干预提供了新靶点。未来可应用于儿童ADHD或抑郁症的早期生物标记识别。
过去二十多年的研究发现,静息态EEG(rsEEG,在θ频段:4-7Hz和α频段:8-12Hz)可能能够识别异质性抑郁症的治疗效果。但以往的研究由于样本量较小,并且缺乏验证,研究的总体效度不高。要更加高效地使用计算机模型创建抗抑郁药物的治疗效果预测,面临诸多挑战,其一是...
图2.EEG电极(黑色)和fNIRS探头(蓝色)的位置。 参与者 共有37名被试(17名女性和20名男性)参与了本次实验,年龄范围为22-44岁(µ=28.97,σ2=5.73)。所有被试视力正常或矫正至正常,并且没有诊断出任何神经或心理疾病,如双相障碍或抑郁症。要求被试在实验开始前两小时内避免进食和饮用含咖啡因的茶或咖啡。本研究...
第三，采用支持向量机（SVM）结合EEG和fNIRS特征，研究了自动诊断抑郁症的可能性。通过测量抑郁症患者与健康受试者的全脑脑电信号和血流动力学信号，研究者发现，SVM模型的分类准确率在结合EEG和fNIRS特征时提升至92.7%，显示了EEG、fNIRS和机器学习在抑郁症诊断中的潜力。第四，综述了双模态EEG-fNIRS在...
请点击上面“思影科技”四个字,选择关注作者,思影科技专注于脑影像数据处理,涵盖(fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动)等,希望专业的内容可以给关注者带来帮助,欢迎留言讨论,也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览) 左背外侧前额叶皮层(DLPFC)的反复经颅磁刺激(rTMS)是治疗重度抑郁症(MDD)的有效方法...
【摘要】 FEAD:fNIRS-EEG情感数据库(视频刺激) 介绍FEAD(Functional Near-Infrared Spectroscopy and Electroencephalography Affective Database)是一个结合功能性近红外光谱(fNIRS)和脑电图(EEG)的情感数据库。该数据库通过视频刺激收集数据,用来研究人类的情感反应。FEAD 数据库可以帮助科学家理... ...
根据任务类型对研究进行了分析,并给出了对最能成功分类的DL架构类型的建议。此外,Craik还指出了特征选择方法的总体分布,特别是针对六大任务类别的分布,如图1所示。除此之之外,少有研究尝试使用DL算法来提高我们对阿尔茨海默症,抑郁症等方面的理解。 图1 有些综述还提供了对深度学习架构设计选择的进一步分析。Craik...