| 不同复杂度心算任务基于脑电的因果连接流增益研究 |
| |
| 引用本文： | 宋利清,祖红月,王索刚.不同复杂度心算任务基于脑电的因果连接流增益研究[J].科学技术与工程,2016,16(15). |
| |
| 作者姓名： | 宋利清 祖红月 王索刚 |
| |
| 作者单位： | 天津医科大学生物医学工程与技术学院,天津医科大学生物医学工程与技术学院,天津医科大学生物医学工程与技术学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61175118）;天津市自然科学基金（12JCYBJC19500）;教育部留学回国基金（教外司留20111568） |
| |
| 摘 要： | 已有的关于心算脑电的研究大多是从时域角度出发,该文旨在从频域上研究三种不同复杂度心算任务的多通道脑电的因果连结流增益特征变化,以及在不同脑区之间的差异。利用定向传递函数的方法估计得到因果连接矩阵,计算δ、θ、α、β、γ频段下信息流增益特征,得到三种任务流增益均在中央-顶叶较活跃;并且复杂的心算相对于简单心算引起了F4通道的流增益活跃。不同脑区比较得到三种任务在高频段,尤其是β频段更具有显著性差异。复杂的心算能够增加右侧额区和高频段左颞区的信息流活动,减少顶区的信息流活动。
|
| 关 键 词： | 心算 多通道脑电 因果连接 定向传递函数 信息流增益 |
| 收稿时间： | 2016/1/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/5/11 0:00:00 |
A Study of EEG Based Causal Connectivity Flow Gain for Mental Arithmetic Tasks in Different Complexities |
| |
| SONG Li-qing,ZU Hong-yue and.A Study of EEG Based Causal Connectivity Flow Gain for Mental Arithmetic Tasks in Different Complexities[J].Science Technology and Engineering,2016,16(15). |
| |
| Authors: | SONG Li-qing ZU Hong-yue and |
| |
| Institution: | Department of Biomedical Engineering & Technology, Tianjin Medical University, |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Mental arithmetic Multi-channel EEGs Causal connectivity Directed Transform Function(DTF) Information flow gain |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 |
