事件相關(guān)電位N400的實驗編排及提取分析研究.pdf

1、在腦電信號的分析處理中,人類頭皮記錄到的事件相關(guān)電位(ERP)能夠反映大腦的活動,可用于研究人腦的信息加工,是窺視大腦的窗口。事件相關(guān)電位已應用于很多領(lǐng)域,尤其在醫(yī)學及心理學方面有很重要的應用。因此對ERP信號的研究引起了越來越多的學者的注意。
　　在事件相關(guān)電位家族中,N400反映了語言認知功能,是繼P300以后又一個具有非常重要的生理意義的ERP成分。本文采用漢語成語結(jié)尾字歧義作為實驗刺激,并對由這種刺激誘發(fā)出的N400進行分

2、析處理。
　　由于事件相關(guān)電位與自發(fā)腦電信號相比非常微弱,所以在通常記錄到的腦電信號中無法直接看到事件相關(guān)電位,ERP信號被淹沒在強大的背景噪聲中。因此如何對事件相關(guān)電位進行精確的提取是解決ERP分析問題的一個非常重要的任務。
　　傳統(tǒng)上對事件相關(guān)電位的提取采用的是疊加平均法。但是隨著腦電記錄時間的延長和刺激的重復性,會產(chǎn)生兩種情況,一種是被試對刺激的熟悉,另一種是大腦產(chǎn)生疲勞,所以用傳統(tǒng)的平均法已經(jīng)不能很好地提取出ERP信

3、號。而且平均法需要反復地刺激,這樣就無法進行單次提取。本文研究事件相關(guān)電位的單次提取問題。
　　近年來的研究成果表明,從盲源分離思想發(fā)展而來的獨立分量分析(ICA)是一種非常有價值的生物醫(yī)學信號處理方法,這種方法已經(jīng)引起了國內(nèi)外信號處理領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。在腦電信號的測量中,觀察到的信號實際上是若干相對獨立的源信號疊加而成的,所以采用獨立分量分析的方法分解出觀察信號的獨立成分將有助于我們把握真正有意義的大腦活動信息。本文以獨立分量分析

4、思想為指導,研究了對漢語成語結(jié)尾字歧義誘發(fā)的事件相關(guān)電位的單次提取算法和軟件編程實現(xiàn),并從以下幾個方面做了一些有特色的工作:
　　1.進行了實驗編排和實驗操作,成功地通過漢語成語結(jié)尾字歧義的刺激記錄到了所需要的腦電信號。實驗所得數(shù)據(jù)應用于本文的提取分析研究中,為事件相關(guān)電位的研究打下了實驗基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)來源。
　　2.從傳統(tǒng)的批處理ICA算法出發(fā),研究了動態(tài)ICA算法原理,探討了動態(tài)ICA算法應用于事件相關(guān)電位單次提取的可行性,

5、并做了實驗驗證其可行性,結(jié)果得出動態(tài)獨立分量分析實現(xiàn)ERP信號的單次提取具有重要的使用價值和生理意義。
　　3.小波變換是一種很重要的信號分析處理方法,其理論深刻,應用廣泛,已成功應用于圖像分析和信號處理等方面。本文把動態(tài)獨立分量分析和小波變換這兩種應用比較廣泛的算法相結(jié)合,通過同時做時頻處理來更精確地提取出ERP信號。
　　4.對單次提取出的事件相關(guān)電位進行時域、頻域、空間域三方面的分析,以更全面地分析事件相關(guān)電位N400