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蒋小梅
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- 所属机构:四川大学电气信息学院
- 所在地区:四川省 成都市
- 研究方向:医药卫生
- 发文基金:四川省科技计划项目
相关作者
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- 随着机器学习技术的快速发展,深度学习等系列算法在一维生理信号处理方面得到了广泛的应用。本文针对脑电(EEG)信号,使用深度学习开源框架中的深度信念网络(DBN)模型识别积极、消极、中性3种情绪状态,并与支持向量机(SVM)进行识别效率的对比,通过采集受试者在不同情绪刺激状态下的脑电信号,利用深度信念网络和支持向量机分别对基于不同特征变换和不同频段的情绪表征数据进行识别。研究结果发现,利用深度信念网络对差分熵(DE)特征进行识别的平均准确率为89.12%±6.54%,与之前的研究相比在同一批数据集上的识别效果更好,同时深度信念网络的分类效果在数值上好于传统的支持向量机(平均分类准确率为84.2%±9.24%),其准确率和稳定性都有相应更好的趋势,另外受试者在3次重复试验中都能得到比较一致的分类准确率(标准差的平均值为1.44%),试验结果较为稳定,试验具有一定的可重复性。研究结果显示,差分熵特征相比于其他特征在分类器中有着更好的分类准确率,此外,方法中使用Beta频段和Gamma频段在情绪识别模型中有着更好的分类效果。综上所述,利用深度学习算法进行情绪识别,能够在准确率上有所提升,对于建立能够更准确地识别情绪状态的辅助识别系统有着一定的借鉴意义。此外,本文研究结果进一步提示可以通过分类结果反演找出与情绪状态最相关的脑区和频段,从而加深对于情绪机制的理解,因此本文在利用脑电信号表征情绪状态的识别研究领域具有一定的学术价值和应用价值,值得更深入的探究。
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- 杨冰张俊然席艳玲陈富琴蒋小梅
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- 可穿戴式设备是一种新型的人机交互方式,对提升用户的环境感知、获取自身状态和"无处不在"的计算能力起着不可替代的独特作用,自2013年以来,已经井喷式地出现在我们身边。文中对已经面世和文献报道过的大部分可穿戴式设备按照功能和佩戴位置进行了分类;对可穿戴式设备使用的传感技术、无线通信技术、电源管理技术、显示技术、大数据等相关技术进行了概述;最后对可穿戴式设备发展存在的挑战进行了剖析,并对可穿戴式设备的发展趋势进行了展望。
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- 由于目前存在的MRI图像预处理操作过于繁琐或者过多依赖编译环境,从而严重影响了工作效率和处理时耗。针对上述情况,介绍两种基于C++和MATLAB平台混合调用的MRI神经影像图片预处理的算法及其应用。通过在MATLAB中调用bet.exe(VC++编译)提高了影像数据处理平台(SPM,MATLAB)的可扩展性,方便影像处理流程在同一个平台下完成,提升了工作效率。而通过在VC++中调用m子程序,将be_ls核心算法、fig程序等编译成独立于编程环境的可执行程序。单独的可执行exe可以在未安装MATLAB平台的计算机上运行,这种不过多依赖于程序环境的Standalone方式为许多专业软件所采用,但还未见应用于MRI图像处理领域的报道。实验结果表明,通过VC++和MATLAB的混合调用,不仅可以有效地实现头骨剥离,而且很大程度上节省了操作的周期,从而提高了工作效率。这对于推动该领域软件编译技术的发展具有积极的借鉴与现实意义。
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- 有效连接分析在脑功能磁共振数据中的发展和应用被引量：5
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- 为准确有效地对情绪状态进行识别,对4种情绪状态(Joy、Anger、Sadness、Pleasure)下的多生理信号(心电、肌电、呼吸、皮电)进行预处理和特征提取,利用ReliefF算法进行特征选择,利用J48决策树分类器最终实现对4种情绪状态的识别。J48决策树分类器对4种情绪状态的平均识别率为96.74%,对结果和数据进行分析发现,RSP信号对情绪状态识别十分重要;不同生理信号组合对情绪状态的识别效果不同;Sadness和Pleasure的相互误识率相对较高;使用J48决策树进行分类时采用的特征数量与样本数量正相关。
- 蒋小梅张俊然陈富琴黄江涛
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