【摘 要】
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为研究情绪重评时的大脑皮层源活动,针对情绪重评实验范式下采集的15例健康人同步EEG-fMRI数据,首先提出一种新颖的基于偶极子特征优化的融合源定位方法:根据fMRI加权最小范数估计源定位结果,采用20 ms EEG滑动时间窗,提取每个时窗内的偶极子空间融合特征,将其作为动态融合先验进行加权最小范数估计溯源;随后将该结果与fMRI加权最小范数估计源定位结果进行情绪重评机制上的对比;最后采用样本熵进行脑电源复杂度分析。实验结果表明,该方法可以在高时间和空间分辨率下,有效地追踪情绪重评任务下大脑皮层上的脑电源
【机 构】
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常州大学微电子与控制工程学院,常州市生物医学信息技术重点实验室,常州大学阿里云大数据学院
【基金项目】
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江苏省科技厅社会发展项目(BE2018638),常州市社会发展项目(CE20195025)。
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为研究情绪重评时的大脑皮层源活动,针对情绪重评实验范式下采集的15例健康人同步EEG-fMRI数据,首先提出一种新颖的基于偶极子特征优化的融合源定位方法:根据fMRI加权最小范数估计源定位结果,采用20 ms EEG滑动时间窗,提取每个时窗内的偶极子空间融合特征,将其作为动态融合先验进行加权最小范数估计溯源;随后将该结果与fMRI加权最小范数估计源定位结果进行情绪重评机制上的对比;最后采用样本熵进行脑电源复杂度分析。实验结果表明,该方法可以在高时间和空间分辨率下,有效地追踪情绪重评任务下大脑皮层上的脑电源
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