視覺(jué)誘發(fā)電位P100的提取與分類(lèi)識(shí)別算法研究中期報(bào)告

視覺(jué)誘發(fā)電位P100的提取與分類(lèi)識(shí)別算法研究中期報(bào)告一、研究背景與意義視覺(jué)誘發(fā)電位（VisualEvokedPotentials，VEPs）是一種腦電信號(hào)，是人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)外界視覺(jué)刺激做出反應(yīng)的結(jié)果。VEPs來(lái)源于大腦皮層，其主要特點(diǎn)是信號(hào)強(qiáng)度和頻率都比較低，通常需要通過(guò)濾波、平滑和降噪等方法進(jìn)行處理后才能夠被有效提取出來(lái)。VEPs在醫(yī)學(xué)和神經(jīng)科學(xué)研究中有廣泛應(yīng)用，例如：1.用于檢測(cè)視神經(jīng)疾病，如青光眼、視神經(jīng)炎等。2.用于評(píng)估患者的視覺(jué)功能，如視覺(jué)感知、視覺(jué)注意和視覺(jué)運(yùn)動(dòng)等。3.用于研究腦部的感知和認(rèn)知過(guò)程，如視覺(jué)注意、空間視覺(jué)和運(yùn)動(dòng)視覺(jué)等。因此，研究VEPs的提取和分類(lèi)識(shí)別算法，具有重要的理論和應(yīng)用意義。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究的主要內(nèi)容是針對(duì)VEPs信號(hào)進(jìn)行提取和分類(lèi)識(shí)別，主要包括以下三個(gè)方面：1.信號(hào)處理：對(duì)VEPs信號(hào)進(jìn)行濾波、平滑和降噪處理。2.特征提?。簩⑻幚砗蟮腣EPs信號(hào)提取出一些有效的特征，如波峰位置、波形幅度、波形斜率等。3.分類(lèi)識(shí)別：利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)提取出的特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。具體的方法包括：1.信號(hào)預(yù)處理：將原始的VEPs信號(hào)通過(guò)濾波器進(jìn)行濾波，減少噪聲的干擾；再通過(guò)平滑濾波器進(jìn)行平滑，消除信號(hào)的震蕩；最后，利用小波函數(shù)進(jìn)行降噪處理，去除殘留的噪聲。2.特征提取：將處理后的信號(hào)進(jìn)行特征提取，包括獲取每個(gè)刺激的波峰位置、波形幅度、波形斜率等。同時(shí)，通過(guò)計(jì)算不同刺激之間的差異性，構(gòu)建出針對(duì)每種刺激的特征向量，作為后續(xù)分類(lèi)識(shí)別的輸入。3.分類(lèi)識(shí)別：采用決策樹(shù)算法對(duì)提取出的特征向量進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。具體地，將不同類(lèi)型的刺激作為類(lèi)別標(biāo)簽，利用特征向量訓(xùn)練決策樹(shù)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)VEPs信號(hào)的分類(lèi)識(shí)別。三、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期可以實(shí)現(xiàn)對(duì)VEPs信號(hào)的提取和分類(lèi)識(shí)別，具體結(jié)果如下：1.提取出高質(zhì)量的VEPs信號(hào)，保留有效的神經(jīng)信息。2.提取出一組有效的特征，可以有效地反映出不同刺激之間的差異性。3.實(shí)現(xiàn)高精度的VEPs信號(hào)分類(lèi)識(shí)別，可以用于診斷和研究。四、參考文獻(xiàn)1.YaoJ,ZhangY,JiangY.Areviewofmachinelearningapplicationsindecodinghumanbrainactivities.ComputationalandMathematicalMethodsinMedicine.2015;2015:17.2.NieD,ZhangT,AdeliH,etal.Fusionoffunctionalbrainimagingandgenomicdata:anoveldataminingapproachforrevealingtherelationshipbetweenbrainstructureandfunction.FrontiersinNeuroscience.2016;10:11.3.WuT,WangH,ZhangY,etal.Anewframeworkbasedonmultiscalediscretefouriertransformandstrongtrackingfilterforthedetectionofvisual-evokedpotentials.Cns&NeurologicalDisorders-DrugTargets.2017;16(4):458-468.4.ZhangJ,MoW,MaH,etal.Predictivemodelingofmultiplesclerosisbytranscranialmagneticstimulationandelectroencephalographyd