【摘 要】
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随着脑功能成像技术的不断发展，功能性近红外光谱技术（fNIRS）已经被广泛应用于各个领域中.为探究针对单侧手指和脚敲击动作fNIRS信号的可分性，并相应提高分类的准确率，研究分析了30名受试者在执行三种动作（左手敲击、右手敲击和脚敲击）期间的fNIRS信号，提取了不同动作执行期间HbR和HbO信号的相关系数作为特征，构造了基于阈值筛选的脑功能网络，在此基础上运用支持向量机实施了二元和三元行为分类.
【基金项目】
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聊城大学大学生创新训练计划项目（CXCY2021150）；
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随着脑功能成像技术的不断发展，功能性近红外光谱技术（fNIRS）已经被广泛应用于各个领域中.为探究针对单侧手指和脚敲击动作fNIRS信号的可分性，并相应提高分类的准确率，研究分析了30名受试者在执行三种动作（左手敲击、右手敲击和脚敲击）期间的fNIRS信号，提取了不同动作执行期间HbR和HbO信号的相关系数作为特征，构造了基于阈值筛选的脑功能网络，在此基础上运用支持向量机实施了二元和三元行为分类.此外，通过调参得到最优深度神经网络模型实施三分类，得到的最高准确率为95.65%.该研究解决了任务识别与分类的问题，有助于为fNIRS-BCI增加新的控制指令，为偏瘫患者或者肢体运动障碍者的康复训练提供一种新的选择参考.
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