基于小波相干算法的脑区情绪特性研究

研究了人脑不同区域情绪脑电信号的差异特性。按照国际10-20电极分布系统将大脑分成5个脑区,选用视频情绪诱发素材诱发被试产生正性、中性、负性情绪同时采集其脑电信号,设置各脑区小波相干指数为参数,研究其差异性并进行模式识别。结果显示:不同情绪状态下额叶、顶叶δ波段的小波相干指数具有显著差异(p<0.05),并且统计发现将中性情绪小波相干指数作为基准,负性情绪的小波相干指数增大,正性情绪的小波相干指数降低。实验结果验证了额叶和顶叶的小波相干指数对情绪三分类问题有较好的识别效果,顶叶情绪识别率高达96.67%,进一步证明了情绪处理时额叶、顶叶两个脑区被激活,且不同情绪状态下激活程度不同。

脑电信号中的频谱不对称指数特征与情绪识别

研究了脑电信号中的频谱不对称指数(SASI),采用国际标准图片刺激被试者诱发产生正、中和负性情绪并采集其脑电信号,依据后期正电位段具有特征性的特点[7],对来自不同脑区、电极的1 000~1 500 ms时间段内脑电信号选取后期正电位段进行处理分析,分别计算不同脑区分别处于正、中、负性情绪时脑电信号的平均SASI。结果显示,相比于中性情绪,处于负性情绪时的SASI明显偏大;处于正性情绪时的SASI明显偏小,尤其是在左颞区、右颞区和枕叶区其特征性更加明显,表明SASI可作为情绪种类识别的特征量之一,若与后期正电位特征量结合使用,有望显著提高情绪种类识别的准确率。