【摘 要】
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工作记忆是对信息加工和短时存储的一个资源有限的系统。工作记忆在高级认知任务中有着重要作用,人们的日常生活、学习以及工作都离不开它的影响。所以,工作记忆的研究对人类社会的发展有着重要意义。目前,研究者对工作记忆下大脑的神经血管耦合机制尚不清楚,以及工作记忆负荷分类的精确度不高。脑电图（Electroencephalogram,EEG）记录头皮上的脑电波,且时间分辨率高;功能近红外成像（Functio
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工作记忆是对信息加工和短时存储的一个资源有限的系统。工作记忆在高级认知任务中有着重要作用,人们的日常生活、学习以及工作都离不开它的影响。所以,工作记忆的研究对人类社会的发展有着重要意义。目前,研究者对工作记忆下大脑的神经血管耦合机制尚不清楚,以及工作记忆负荷分类的精确度不高。脑电图（Electroencephalogram,EEG）记录头皮上的脑电波,且时间分辨率高;功能近红外成像（Functional near-infrared spectroscopy,f NIRS）记录大脑血管的血红蛋白变化,且空间分辨率高;所以EEG和f NIRS双模态的融合可以使两种技术的优缺点互补,有利于更全面地研究工作记忆时大脑的神经血管耦合机制和工作记忆负荷分类。本文采集了23名受试者在n-back工作记忆任务下EEG与f NIRS的同步数据,具体研究如下:（1）为了研究工作记忆的神经血管耦合机制,分别对联合采集的EEG信号和f NIRS信号进行预处理和特征提取,然后基于融合模型使用典型相关分析（Canonical correlation analysis,CCA）算法将EEG和f NIRS特征矩阵的最大相关矩阵提取出来,通过分析相关矩阵来了解工作记忆任务下大脑的神经血管耦合机制。经过对结果的分析,发现每对相关的EEG成分和f NIRS成分间存在相似的变化趋势;并得出EEG的delta、theta和alpha节律与f NIRS的额极区和背外侧前额叶区相关的结论。（2）为了进行工作记忆负荷分类的研究,选择SVM、决策树和BP神经网络分类器分类,将EEG特征矩阵、f NIRS特征矩阵、CCA特征融合、直接特征融合和PCA特征融合分别进行分类,然后将CCA特征融合后的分类性能分别与EEG特征矩阵、f NIRS特征矩阵、直接特征融合和PCA特征融合作比较。结果表明,与单模态分类对比,CCA特征融合确实可以提高分类精确度,实现EEG信号和f NIRS信号优势互补;与直接融合、PCA特征融合作比较,发现CCA特征融合并用SVM分类器得到的分类精确度最高,证实了CCA特征融合具有优异的分类效果。
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