基于脑电信号的导联筛选及可解释情绪分类模型研究

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随着生活压力的日益增大,人们普遍感受到越来越大的精神压力,患上精神疾病的风险也在增加。精神疾病在中国人口中的占比已经超过了心脏病和癌症,成为我国医疗体系的巨大负担。近年来人们对精神疾病展开了广泛的研究,而情绪作为人类精神状态的风向标,与人的心理健康紧密相连,因此,情绪识别是一个重要的研究热点。基于脑电图的情绪识别是当下的重要研究方向之一。现阶段在EEG情绪识别方向上已有许多的研究成果,但是:(1)许多研究中不加筛选地使用大量导联,带来了信息冗余与计算负担,不利于将研究成果转化为便携式产品;(2)为了追求分类的准确率而忽略了模型的可解释性,“黑箱”式的模型不仅潜在降低了从业人员对模型的信赖度,而且不利于对模型进行针对性调整。针对上述问题,本文主要开展了以下研究工作:(1)针对导联筛选的问题,本文提出了一种基于脑功能连接的情绪强相关导联筛选算法,通过计算导联之间的相关性来反映导联对应的脑区在一定时段内的协同功能效应强度,并利用统计检验的方法基于大量功能连接样本衡量各导联对于判别情绪的价值高低,借此实现情绪强相关导联的筛选。该算法与脑科学里脑功能的观点相契合,而且其筛选结果具有统计意义上的显著性。(2)针对模型可解释性的问题,本文在深度神经网络中引入SE Block构建用于脑电信号情绪分类的SENet,使得模型在训练过程中以自适应加权的方式聚焦样本的有效信息。SENet不仅能够提升脑电信号情绪分类的准确率,而且能够通过输出模型的特征通道权重分布来实现模型的可解释。本文基于DEAP数据库对上述研究设计了实验验证:分别在全导联集合和筛选导联集合上构建情绪分类样本并验证分类性能,实验结果显示筛选导联集合与全导联集合的情绪分类准确率相当,验证了筛选算法的有效性。在此基础上进一步对SENet进行实验,结果显示SENet经过模型融合后达到了0.6385的准确率,高于对比文献的算法;与此同时还输出了SENet模型的特征权重分布和导联权重分布并进行了讨论与分析,验证了模型的可解释性。
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