已有研究使用机器学习来检测MWL水平,我们从EEG、fNIRS和EEG+fNIRS多模态信号中提取不同特征作为MWL的生物标记,并作为训练集、测试集提供给线性支持向量机(linear SVM)。我们也在fNIRS和EEG+fNIRS系统中引入一类新的特征并系统评估了每个特征类别的分类性能。我们还评估了特征数量、窗口大小对分类性能的影响。除了分类器的...
多模态脑机接口系统进一步拓展了EEG在复杂场景中的应用潜力。例如,结合EEG与近红外光谱(fNIRS)技术,开发了一个能够解码八种主动脑指令的系统,并用于开放空间中对四旋翼飞行器的控制。实验结果显示,EEG的分类准确率达到86%,高于fNIRS的75.6%。此外,结合稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动想象信号的混合脑机接口系实现了四...
WIMI微美全息基于EEG和fNIRS的分类器特征加权优化方法的技术实现逻辑主要包括数据采集与预处理、信号融合与特征提取、特征加权与优化、分类器设计与训练以及结果分析与优化等关键步骤。这一技术通过综合利用EEG和fNIRS信号的互补优势,实现数据的融合与特征提取,进而采用加权优化方法强化特征的分类效果,并利用机器学习算法设计...
多模态脑机接口系统进一步拓展了EEG在复杂场景中的应用潜力。例如,结合EEG与近红外光谱(fNIRS)技术,开发了一个能够解码八种主动脑指令的系统,并用于开放空间中对四旋翼飞行器的控制。实验结果显示,EEG的分类准确率达到86%,高于fNIRS的75.6%。此外,结合稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动想象信号的混合脑机接口系实现了四...
近年来,MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法,如EEG和fNIRS。在本教程中,研究者提供了用婴儿EEG数据实现MVPA的代码,并且提供了使用线性支持向量机(SVM)分类器实现MVPA的例子(附带了Matlab和Python中进行操作的代码)。测试数据集的结果表明,在婴儿和成人中,使用这种方法对刺激图像进行分类时产生了高于随机概率的精度。分类...
请点击上面“思影科技”四个字,选择关注我们,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) 采用EEG可以检测到临床无反应患者对口头动作指令的EEG响应。但患者脑损伤后不久,对口头...
表3-6分别报告了n-back、DSR、WG和MI任务中所有记录组合(EEG、fNIRS (DHbO -DHbR)、fNIRS (DHbO)、EEG + fNIRS (DHbO -DHbR)和EEG + fNIRS (DHbO -DHbR))基于DNN分类和基于SVM分类的单被试准确率。计算了26名被试在脑力负荷任务和29名被试在MI任务中的平均准确率。
WIMI微美全息基于EEG和fNIRS的分类器特征加权优化方法,旨在充分发挥EEG和fNIRS信号的互补优势,通过合理的数据处理和分析方法,提高脑部活动的分类和识别准确率。在该技术方法中神经科学与人工智能领域的交叉融合,使得人工智能算法在神经科学研究中发挥越来越重要的作用。通过将机器学习算法与脑部活动数据分析相结合,可以为人工...
多模态特征基于EEG和fNIRS的特征以及同时依赖两个系统的特定混合量,我们选择了一个可在目标时间窗口内轻松计算的值:Hb(HbO或HbR)幅度与EEG频带功率的零滞后相关性,分别表示为NVO(氧化神经血管耦合)和NVR(脱氧神经血管耦合)。 2.5.分类与验证 分类与验证使用了SVM分类和k=10的k-fold(十折)交叉验证。SVM已在医学诊...
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...