[发明专利]基于锁相值构建的脑功能连接网络的情绪分类方法及系统

说明书

本发明公开了基于锁相值构建的脑功能连接网络的情绪分类方法及系统，获取待分类的脑电信号和基础情感脑电信号；对待分类的脑电信号去除基础情感脑电信号，得到情绪脑电信号；对基础情感脑电信号和情绪脑电信号均进行预处理，对预处理后的基础情感脑电信号和预处理后的情绪脑电信号均进行小波变换得到若干个频段；采用锁相值对基础情感脑电信号的若干个频段，建立第一脑功能连接网络；采用锁相值对情绪脑电信号的若干个频段，建立第二脑功能连接网络；基于第一和第二脑功能连接网络，通过阈值设置和循环平均，构建二值化脑网络；计算二值化脑网络的若干个特征；将二值化脑网络的所有特征均输入到训练后的支持向量机中，得到情绪的分类结果。

技术领域

本申请涉及情绪分类技术领域，特别是涉及基于锁相值构建的脑功能连接网络的情绪分类方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

情绪是人类高级的表达方式，随着人工智能的迅速发展，人们对人脑的研究日渐加深，情绪识别是人脑研究的一个重要的领域。当前，大多数情绪分类研究利用脑电图(EEG)和面部表情识别来进行情绪分类。EEG是记录大脑皮层表面活动的信号，这是大脑神经元突触激活的结果。近年来，已经表明，EEG是用于生物特征认证的合适信号，并且具有重要的功能。因此，基于EEG的情感识别应运而生，即利用EEG进行情感识别进而实现在线疲劳监测、远程教育、心理治疗、医疗诊断等。如今，“脑科学与类脑科学研究”(简称为“中国脑计划”)启动在即，探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究以及以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究是新一轮的科研高地，建立标准统一的脑科学研究数据平台，开展脑科学新技术、新方法研究，探究人脑的脑功能连接网络，从深层次探索人的大脑情绪将是新的研究方向。

人脑是自然界中最复杂的系统之一,在这个系统中,多个神经元、神经元集群或者多个脑区相互连接成庞杂的结构网络,并通过相互作用完成脑的各种功能。大脑结构网络上动力学过程的同步化将大脑在广泛的时空尺度上连接形成了动态的复杂功能网络,从而使人脑连接组的研究从大脑结构网络扩展到了大脑功能网络。

大脑功能网络是对大脑结构网络之上不同的神经元、神经元集群或脑区之间动态活动交互整合的直观描述。脑功能网络的连接指不同节点记录的神经活动信号之间的动态协调性,这种协调性的定义主要包括功能连接和效应连接两种描述。功能连接是指空间上分离的神经单元，其连接网络是指不同节点记录的神经活动信号之间的动态协调性，神经活动在时间上的关联性或统计依赖关系。

现有技术中存在以下技术问题：

传统的情绪分类方法无法深入的反映大脑区域的动态的网络拓扑和具体的神经机制。人脑是一个大型网络，其功能取决于空间分布区域之间的动态交互。脑电图(EEG)源连接方法可以实现无创且易于使用的神经成像技术来识别功能性大脑网络，而且可以高时空分辨率评估所识别网络的动态。Khosrowabadi等人采用互信息和幅度平方的相干性作为特征研究8个头皮区域之间的互连性并进行动态情感识别。Dasdemir等人得出信息的同步测度比基于幅度信息的测度对脑电信号的相位变化更加敏感。因此，在这项工作中我们采用了可以捕获非线性相位同步的锁相值(Phase Locked Value，PLV)来统计大脑整体的脑域变化。将脑电信号分布的头皮层的信号采集，按照10-20系统的电极分布，假设每个电极作为一个节点，计算任意两个电极的之间的相位变化，从而探索大脑功能连接网络的整体和局部的动态脑连接，进一步提取脑功能连接网络特征，从而进行情绪分类，探究深层次的情感源定位。

研究发现，脑功能连接网络时，同时发现在整个的大脑功能连接网络中存在不少功能连接强度较弱的连接，这些连接不能帮助脑功能连接特征提取和特征计算，增加了计算复杂性和系统运行的时间。

在现阶段的研究中大多采用公开数据集进行脑功能连接网络对情绪识别，现有技术不能摆脱实验对不同被试的依赖性，系统算法存在一定的局限性。

发明内容