认知隐藏信息检测或测谎在国家安全、司法和职员筛选等领域有着特殊的作用。传统的多导测试仪在一些国家的某些领域得到了较为普遍的应用,但其科学性和有效性一直受到一些科学家的质疑。要想将其作为法律依据独立应用于司法系统和国家安全领域,除了加强其测试理论和分析方法的研究,同时更需要探索其他替代技术和改进方法来提高检测的准确率和可靠性。近年来,随着脑与认知神经科学研究方法及脑成像技术的发展,基于脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）的认知隐藏信息检测技术得到了广泛关注和快速发展。广义上来讲,认知隐藏信息检测通常指隐藏信息测试（Concealed Information Test,CIT）过程,是测谎的一种实现形式。说谎,其本质来讲是一种复杂的认知过程,涉及一系列高级认知功能。而脑机接口技术和脑成像分析方法能够较为直观地反映大脑的这种认知活动,只有在对说谎对应的脑工作机制和认知过程有了充分的认识之后,才有可能设计出更加有效的检测系统。同时,随着机器学习算法的发展以及在人工智能中的应用,将脑机接口技术与机器学习方法相结合,建立基于脑机接口的模式判别系统对隐藏信息的检测具有十分重要的意义。本文基于脑机接口系统和实验室测谎范式,设计了基于视、听、触觉刺激的多模态隐藏信息检测实验,通过对全脑区多通道脑电（Electroencephalogram,EEG）信号的分析,从时、频、空间域以及脑功能网络连接的角度对说谎和真实状态下的大脑活动特征展开详细研究,并结合模式识别算法完成对实验中说谎和真实状态的分类识别。本文的主要工作和创新点体现在以下几个方面:1、提出了基于多通道P300幅值几何差的时域检测方法和基于网络结构中“关键节点特征比”的空域检测方法。为了研究隐藏信息检测过程中说谎状态对应各脑区脑电信号的时-频-空域特征,设计了面向脑机接口的视觉刺激隐藏信息检测实验,对说谎和真实状态下的脑电信号展开全脑域分析。在时域几何差的分析方法中,发现说谎组对应靶刺激和无关刺激之间的几何差明显大于靶刺激和探测刺激之间的几何差;而在真实组中,两种差值之间并没有发现显著区别。在空间域的分析方法中,发现说谎组中靶刺激和无关刺激之间的关键节点特征比明显不同于靶刺激和探测刺激之间的比值,但在真实组中并没有如此明显的差别。利用这些显著差异便可实现对说谎和真实状态的分类识别,实验结果表明这两种方法都具有较高的识别正确率,验证了方法的有效性。2、提出了基于EEG二值网络特征和支持向量机的隐藏信息检测方法。为了对隐藏信息检测过程中说谎状态对应脑功能网络展开定量分析,从而实现检测过程的计算机化,设计了新的面向脑机接口的视觉图片刺激和听觉音频刺激检测实验,构建了不同状态下基于非线性相互依赖指数的二值网络,结合网络特征参数和支持向量机实现对说谎和真实状态的特征识别,测试结果得到了较高的分类正确率,证实该方法是可行有效的。对不同状态网络特征参数的对比分析发现,在视觉和听觉刺激作用下,脑功能网络都表现出小世界特性,同时说谎状态对应网络小世界特性增强。此外,还发现视觉刺激和听觉刺激对应检测效果之间并没有显著的区别,但是视觉刺激的整体识别率要高于听觉刺激。本文首次将脑功能网络的分析方法应用到隐藏信息检测中,测试效果良好,为隐藏信息检测和对应脑认知机制的研究提供了新的研究途径和思路。3、提出了基于EEG加权网络特征和量子神经网络分类器的检测方法。二值网络的主要缺点是通过阂值筛选之后网络会丢失一些有价值的信息,而加权网络能够更加真实地表现网络的连接关系。基于上述二值网络研究结果,设计了面向脑机接口的视听同步刺激隐藏信息检测实验,并完成同视觉刺激作用下测试效果的对比。通过相位延迟指数构建不同状态对应的加权功能网络,此外本文提出了全局特征熵的概念,用以实现对全脑整体复杂度的定量表征。最后,本文设计并实现了量子门节点神经网络分类器,结合加权网络特征参数和全局特征熵完成对隐藏信息的检测。实验结果表明该方法也能较好地识别说谎和真实状态,验证了其有效性。对视听同步和视觉刺激的对比分析发现,结合视觉和听觉刺激的测试效果要优于单纯的视觉刺激的效果,也为多模态刺激的融合提供了实验依据。4、构建了熟人和陌生人信息诱发脑电信号对应的因果网络,提出了基于网络“流度比”的阈值选择方法。大脑的认知过程涉及不同脑区间的相互协调和配合,但在说谎过程中不同脑区间的信息具体是如何传递的,以及脑区间是否存在某种依赖关系,仅通过上述同步分析是无法解答的。隐藏信息检测的主要依据是大脑对熟知的人物信息的反应不同于对陌生人物信息的反应。因此,基于上述实验中视听同步刺激的测试数据,分别对熟人和陌生人信息诱发脑电信号在Delta、Theta、Beta和Alpha四个波段内使用传递熵构建对应的有向功能网络,通过计算各频段内对应网络节点的流度比实现对网络的重点筛选,并完成对应网络特征量的对比分析。结果发现熟人和陌生人信息诱发有向功能网络中核心节点的位置以及不同脑区间信息流向存在不同程度的差异,表明不同脑区对熟人信息的认知参与程度不同于对陌生人信息的认知参与过程。本文基于有向功能网络特征的分析,对理解大脑对是否熟知的信息的认知反映以及认知过程中脑区间信息的流动具有重要的现实意义,同时为探索除P300之外的其他波段信号在CIT中的应用具有一定的借鉴意义。5、采用六种分别表征信号间时域和频域、线性和非线性以及一般同步和相位同步的分析方法对隐藏信息检测过程中说谎和真实状态对应网络特征展开对比分析,找到适用于CIT中网络构建的最佳分析方法。可用于功能网络构建的同步性分析方法众多,但不同方法其理论依据和计算过程各不相同,对同一组信号间依赖关系的表征因此也不尽相同,会对隐藏信息检测的效果产生一定的影响。本文基于图论理论,对面向脑机接口的隐藏信息检测过程中说谎和真实状态对应不同脑网络结构展开对比分析。结果发现,相比真实状态,网络结构在说谎状态下连接强度增强、小世界特性增强,两种状态间网络特征参数表现出统计性显著差异。此外,对比线性和非线性,以及时域和频域分析方法对应的网络特征,发现这些方法之间并不存在显著差异,而通过互信息构建的功能网络其特征量对两种状态的区别效果最佳。该结果为面向脑机接口的隐藏信息检测中脑功能网络构建方法的选择提供了重要参考。6、提出了面向脑机接口的视觉刺激和触觉反馈的CIT分析方法。触觉感知是人体除视听感知之外的另一种非常重要的感知系统,是实现脑机交互的一个重要感官通道,新一代面向脑机接口的隐藏信息检测系统将是基于多刺激模态、结合虚拟现实技术和人工智能的综合性测试系统。同时触觉反馈刺激的引入对应对反测谎CIT系统的设计具有一定的价值,因此首先需要清楚触觉刺激作用下的脑认知机理和信息处理过程。本文设计了单向感知的多稳态触觉刺激实验和人在回路中存在感知反馈的邻近阈值触觉刺激实验,通过同步记录触觉刺激诱发的脑电信号实现对感知过程中大脑认知特征的研究。结果发现,在多稳态触觉感知实验中,并不存在不同感知状态之间的脑神经活动差异;而邻近阂值刺激实验能够较好地表现被试对触觉刺激的感知过程,此外还发现大脑的感知状态越确定,其活跃程度就越低。基于上述结论,本文将邻近阈值触觉刺激引入到面向脑机接口的视觉CIT实验中,通过在视觉刺激之前加入触觉反馈来应对检测过程中可能出现的反测谎手段,实验结果表明,该实验模式在应对反测试时有较好的效果,而触觉刺激的加入并不影响大脑对隐藏信息的检测过程,从而可提高CIT系统的稳定性和可靠性。本文对面向脑机接口的隐藏信息检测过程中脑电信号的时-频-空域特征以及脑功能网络结构的研究,首次从全脑不同脑区的角度对说谎过程中脑神经活动开展了较为详细的分析,对理解说谎过程对应的大脑认知机制具有重要的参考价值;同时对视、听、触觉刺激范式下的脑认知活动进行了详细分析,为面向脑机接口的多模态隐藏信息检测系统开发提供了理论依据。同时本文提出的几种隐藏信息检测方法在理论研究和实际应用中具有一定的借鉴意义和参考价值。