脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息,已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮,来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种,有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为,通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法,有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来,脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明,人类认知能力与脑电信号有关,其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点,给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数,基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集,以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号(图1),对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测(图2),其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%,最低值大于50%,最高值72%(图3)。图1 :试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2:对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3:对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果,课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时,与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作,分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用,背靠理论,写好算法”的统计学理念,把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹,张量样条回归估计协方差函数,样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论,结合LASSO回归,转化为快速准确分析脑电数据的算法(图4),从2018年12月开始仅用6个多月的时间,就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题,完成了这篇跨学科应用方法论文。图4:算法流程图
清华大学
2021-04-10