[发明专利]一种基于不同情况下欺骗行为的fNIRS数据处理方法

说明书

本发明公开了一种基于不同情况下欺骗行为的fNIRS数据处理方法，采集受试者自发与受控欺骗行为的fNIRS信号进行带通滤波，对滤波后的fNIRS信号中的HbO数据按trial分段平均后计算Welch功率谱，再计算每个通道的功率并对功率进行标准化，然后对标准化功率进行统计检测，利用检测结果去识别不同条件下欺骗和诚实的神经活动差异。本发明提出了一种利用fNIRS信号的标准化功率来探测欺骗和诚实的脑区活动差异的方法。利用该模型产生的标准化功率对脑活动能量进行量化，可作为fNIRS探测欺骗行为神经活动的标尺。所提出的处理fNIRS数据的方法为我们利用fNIRS识别欺骗的脑区活动变化提供了一种新的工具。

技术领域

本发明涉及一种光电信号的数据处理方法，尤其涉及一种基于不同情况下欺骗行为的fNIRS数据处理方法。

背景技术

撒谎/欺骗是一种普遍存在的社会心理现象，涉及认知、记忆、思维和想象等心理活动。迄今为止，人们做了很多的努力去揭示欺骗的神经生理机制。例如：EEG、ERP、fMRI、fNIRS以及各种数据分析方法等都被用来揭示撒谎/欺骗行为的神经机制。然而，撒谎的神经机制仍然不完全清楚，并且相关的数据分析方法也还需要改进与发展。

由于EEG/ERP的空间分辨率较差，在功能磁共振成像出现之前，研究人员无法更好地了解与撒谎/欺骗相关的脑区域。与fMRI相比，fNIRS可以以轻便、舒适和安静的方式操作，并且身体的约束更少。fNIRS依赖于血流动力学反应来推断大脑活动，也被广泛应用于探测认知和大脑疾病。fNIRS作为一种光学神经成像工具，可以提供定量的血液动力学信息，包括氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的变化，这在研究额叶/前额叶皮层的认知过程中起着重要作用。更重要的是，fNIRS在欺骗检测方面显示出了其无可比拟的优势，包括在监控撒谎和诚实的过程中探测PFC的执行功能。尽管如此，由于大量的复杂环境，对各种情况下撒谎/欺骗的神经机制的理解有限，撒谎/欺骗仍然是研究人类行为的一个有意义的范式。

由于神经活动伴随着能量和功率的变化，血流动力学响应的功率变化，能够反映脑活动强度，为了量化不同行为状态下欺骗与诚实相关的脑血流动力学响应，本发明提出了一种基于血流动力学信息的fNIRS信号的Welch功率谱估计的功率分析方法。Welch功率谱算法作为一种有效的谱估计方法不会严重破坏解析度，并且它通过在时域上迭代和加窗函数来分割数据可以显著降低谱估计的方差。我们在获取fNIRS功率分析在探索脑功能活动的数据、文本或信息方面做了大量的努力，结果发现这是一个很少被应用，几乎没有可用的参考文献。但是我们确实发现功率分析模型产生的功率指标能够量化不同脑区脑活动的瞬时能量，并已应用于fMRI和EEG。这让我们假设fNIRS信号的功率也可以作为一种神经标尺来揭示撒谎欺骗行为和诚实行为之间的脑能量差异。总之，本发明提出一种fNIRS的新测量指标方法是更好地理解与撒谎欺骗相关的认知神经机制的一个有价值的新方法。

名词解释：

fMRI：functional magnetic resonance imaging，功能磁共振成像；

EEG：electroencephalography，脑电图；

ERP：event-related potential，事件相关电位；

fNIRS：functional near-infrared spectroscopy，功能近红外光谱；

trial：心理学实验最小单位，从呈现刺激到做出反应。

HbO₂：oxyhemoglobin，氧合血红蛋白；

HbR：deoxyhemoglobin，脱氧血红蛋白；

额叶：frontal cortex；

前额叶皮层：prefrontal cortex，PFC。

发明内容