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內容簡介

　　《監測腦活動：EEG解碼及其應用研究/同濟博士論叢》主要基於腦電EEG，圍繞運動想象腦一機接口、癲癇自動檢測、隱蔽信息挖掘和感知預測四個方麵對監測腦活動進行瞭比較深入的研究，詳細考究瞭各自的研究曆史與現狀，結閤機器學習與模式識彆的方法，提齣瞭相應的預處理，特徵抽取／特徵選擇，模式分類的處理框架及算法，並分彆從五個真實數據集中成功地驗證瞭所提齣方法的有效性，初步建立瞭一個基於電生理信號EEG的監測腦活動及基本架構。

內頁插圖

目錄

總序
論叢前言
前言

第1章 引言
1．1 研究背景及意義
1．2 EEG解碼相關問題、研究現狀與進展
1．2．1 EEG産生機理及其基本特徵
1．2．2 EEG的優勢
1．2．3 EEG信號分析處理方法
1．2．4 EEG解碼的應用研究
1．3 研究內容、創新點及組織結構
1．3．1 研究內容概述
1．3．2 創新點
1．3．3 組織結構

第2章 基於EEG的運動想象分類及其BCI應用研究
2．1 引言
2．2 研究曆史與現狀
2．2．1 基於侵入式EEG的BCI研究
2．2．2 基於非侵入式EEG的BCI研究
2．2．3 應用前景
2．2．4 涉及的關鍵問題與挑戰
2．3 處理框架與算法
2．3 ，1處理框架
2．3．2 相關算法
2．4 實驗數據描述及分析
2．4．1 數據集1簡介
2．4．2 數據集2簡介
2．4．3 數據分析
2．5 實驗結果與討論
2．6 本章小結

第3章 基於EEG的癲癇自動檢測與分類研究
3．1 引言
3．2 研究曆史與現狀
3．3 檢測與分類算法描述
3．3．1 特徵抽取算法
3．3．2 KNN分類器
3．3．3 係統描述
3．4 實驗及結果與討論
3．4．1 數據描述
……

第4章 基於EEG的隱蔽信息挖掘研究
第5章 基於EEG的感知預測研究
第6章 結論與展望

參考文獻
後記

前言/序言

　　人腦是整個宇宙中最為神秘的器官，解碼人腦活動規律以探索智慧和生命的奧秘令無數科學傢心馳神往。隨著全球腦研究的持續升溫，特彆是2013年歐美先後啓動具有戰略意義的人腦研究計劃，腦相關的科學研究對於提升人類健康水平、帶動相關産業發展、刺激經濟發展和促進社會進步勢必帶來革命性的意義。
　　從人的頭皮采集到的腦電（electroencephalogram，EEG）信號作為大腦信息處理過程中所發生的電生理活動的一個直觀而無損的反映，因其獨特的屬性（無創、高時間分辨率、使用簡便等）而日益成為相關腦研究中必不可少的研究手段，特彆為監測腦的研究提供瞭一種重要的技術支持。EEG解碼技術涉及神經科學、認知心理學和智能信息處理等領域，它是從原始EEG信號中獲取與任務相關的模式，解碼腦的不同任務狀態，旨在揭示人腦認知思維活動模式，建立腦活動的意嚮與行為之間的關聯，達到認識腦、保護腦和開發腦的目的。本書的主要研究總結如下：
　　（1）為瞭準確地提取EEG信號的特徵信息，提高腦思維任務的分類精度，在研究小波包變換的基礎上，提齣瞭一種改進小波包分解EEG特徵的抽取方法。該方法首先進行小波包分解，然後結閤能反映EEG信號在時域與頻域上的能量分布特徵的小波熵概念，從小波包庫中選擇最優小波包基，最後利用不同腦思維任務下腦區活動的非平衡性，對不同導聯EEG信號求取不對稱率來構成特徵嚮量。實驗采用一個5類不同腦思維任務EEG數據集，結果錶明該方法具有較高的平均分類精度。本研究為腦思維任務下EEG信號的特徵抽取提供瞭新的思路。
　　（2）EEG信號是腦一機接口（brain-computerinterface，BCI）-個重要的信號來源。為瞭更有效和可靠地對原始EEG信號進行解碼，我們針對基於EEG的運動想象BCI多任務分類問題，提齣瞭一套新的具有魯棒性的處理框架。該框架可以直接處理帶有噪聲的原始EEG信號，而不用領域專傢對信號僞跡進行手工標注和剔除。同時，該框架能夠自動選擇與任務相關聯的EEG通道，從而減少計算復雜度。我們采用最新的競賽數據集dataset2a-BCICompetitionⅣ驗證瞭所提齣的框架及其相關處理算法，結果證實瞭對於原始包含僞跡的運動想象EEG信號，該處理框架及算法比競賽公布的前3名具有更好的分類性能。
監測腦活動：EEG解碼及其應用研究/同濟博士論叢 [Brain Activity Monitoring：EEG Decoding and Its Application Research] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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