基于脑功能网络连接的隐藏信息检测研究

摘要

大脑在视觉或听觉刺激作用下对是否隐藏的信息有不同的认知反应,而大脑的这种反应涉及到不同脑区的协同和信息流动.该文基于传统视觉刺激隐藏信息测试方法,设计了视听同步刺激的对比试验;并针对当前测试方法主要集中于脑中央区电极点的这一缺点,通过记录全脑区导联的信号来分析不同脑区神经活动的变化.首先用视觉刺激和视听同步刺激相关脑电位构建了脑功能网络,并计算脑网络聚集系数和特征路径长度作为基本特征量,同时构建了一种量子门节点神经网络分类器,将其应用于脑电特征的分类.实验结果表明,结合脑网络特征和量子神经网络分类器的方法,能够较为准确地识别隐藏信息,同时视听同步刺激效果好于视觉刺激.