基于多核学习方法的前瞻性记忆脑电识别

摘要

目的:分别提取急性缺血性卒中患者中认知功能正常和轻度障碍的病人进行前瞻性记忆实验时的脑电信号特征,利用多核学习方法对特征进行分类,获得较好的识别效果,验证选用数据特征以及分类方法应用于脑电信号分析时的有效性.方法:首先设计了一种前瞻性记忆实验,然后将认知功能正常和轻度障碍的急性缺血性卒中病人完成前瞻性记忆实验时的脑电信号进行采集、预处理并提取出样本熵、近似熵和AR系数三种数据特征,最后将所提取的数据特征送入多核学习分类器进行分类识别,通过迭代学习,获得较高的分类精度.结果:选用样本熵、近似熵和AR系数作为脑电信号特征进行分类时,均获得了较高的分类精度,最高可达90.9％.其中,使用样本熵特征作数据特征时,更易获得较高的分类精度.结论:前瞻性记忆实验可用于认知功能障碍识别研究,选用样本熵、近似熵、AR系数和多核学习方法作为数据特征和分类器可以取得较好的分类结果,为认知功能障碍的定量识别提供了有效的方法.