尹刚
- 作品数：7 被引量：4H指数：1
- 供职机构：电子科技大学生命科学与技术学院神经信息教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金霍英东基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：医药卫生生物学自动化与计算机技术更多>>
- ERP事件相关成分分解算法研究
- 2010年
- 当单次实验记录中包含两个或多个事件时,以不同事件时间为参考得到的事件相关电位(ERP)将导致不同事件相关的ERP成分之间形成交叉干扰,从而影响对ERP成分的正确理解。为了恢复真实的事件相关成分,Zhang(1998)提出了一种两个事件成分分解的算法。本研究中首先分析该算法的特点,发现其对边界条件的选取非常敏感,采用周期性边界条件的计算结果明显好于非周期边界条件的计算结果,同时发现该算法对事件时间分布形状并不敏感,仿真结果显示采用高斯分布和均匀分布的事件时间能得到相类似的结果,但算法对事件时间分布的方差也较敏感,方差越大分解的效果越好。其次,扩展两个事件成分分解的算法到3个和多个事件成分的分解。最后应用多成分分解算法到真实实验数据(3事件——提示,刺激,反应),结果显示,事件"提示"引起的ERP波形在提示后大约500ms后回到基线水平,符合心理学过程,并且有助于心理学实验设计。
- 尹刚刘铁军
- 关键词：事件相关电位线性卷积循环卷积
- 脑电时空信息研究
- 随着科学的发展,人们对脑功能的研究越来越深入,同时大脑无创检测技术的飞速发展为脑功能的研究提供了有力的工具。EEG/ERP的应用非常广泛,它的时间和空间信息是我们研究的重点。在用事件相关电位（ERP）研究视觉空间注意问题...
- 尹刚
- 关键词：协同学动力学
- 文献传递
- 基于维纳去卷积技术的两事件及多事件相关电位成份分解
- 2010年
- 在用事件相关电位研究与特定事件相关的脑活动时,由于实验过程中可能引入两个或多个事件(例如刺激和行为反应),导致叠加平均过程中真实的事件相关成份产生相互交叠。针对Zhang在1998年提出的两个事件相关成份分解算法中存在的病态问题,作者首先将维纳去卷积技术从一维线性系统的处理扩展到二维或多维线性系统的处理,其次应用维纳去卷积技术控制噪声成份对分解结果的影响,并推广维纳去卷积算法到三事件以及多事件相关成份分解。与传统的Tikhonov正则化方法比较,仿真实验结果表明,采用维纳去卷积技术能很好地恢复真实的仿真信号。最后将此算法应用于真实的实验数据,结果表明新算法得到的结果能更真实地反映大脑在处理相关事件时的脑活动过程。
- 尹刚刘铁军
- 关键词：事件相关电位TIKHONOV正则化
- 多事件ERP成份分解算法研究及应用
- 事件相关电位（Event-related potentials简称ERP或ERPs）是和特定事件相关的脑区电位变化，它与一个可定义的参照事件有稳定时间关系，以特定事件出现的时间作为时间参考，事件相关电位可以通过叠加平均得...
- 尹刚
- 关键词：生物医学
- 文献传递
- 视觉空间注意事件相关电位的协同学分析被引量：1
- 2005年
- 在用事件相关电位(event-related potentials,ERP)研究视觉空间注意问题时,直接观察ERP数据就可得出,空间注意的主要作用是对视觉信息处理的调制,它出现在刺激开始后大约80～250 ms,主要表现为枕叶的Pl、N1和P2波有明显的增强但它们的潜伏期没有变化.采用基于协同学的时空模式分解方法,把视觉空间注意ERP分解为3个模式成分.结果表明,注意不仅使模式1的第一个正波成分(P11)、第一个负波成分(N11)以及第二个正波成分(P12)增强,还使模式3的第一个正波成分(P31)的潜伏期缩短.用探照灯模型对这些现象作了初步解释,说明该方法是研究注意ERP的一种有潜力的新方法.
- 尹刚尧德中
- 关键词：协同学ERP
- Go/NoGo实验下NoGo-N2、P3效应分析被引量：1
- 2011年
- 在Go/NoGo实验范式下用事件相关电位研究反应抑制脑机制时,传统的研究结果显示在大脑前额区NoGo任务下的N2、P3成份分别相对于Go任务有负向、正向的偏移,即NoGo-N2效应和NoGo-P3效应。由于在Go任务中行为反应引发了运动相关成份的叠加效果,可能导致真实的NoGo-N2、P3效应被掩盖。为了恢复真实NoGo-N2、P3效应,采用刺激、反应成份分解算法消除Go条件下运动相关成份的影响。结果表明,NoGo-P3效应来自运动相关成份的叠加效果,有可能与反应抑制过程无关,而NoGo-N2效应则反映了反应抑制过程。
- 尹刚刘铁军
- 关键词：事件相关电位
- 一种基于皮层成像的自动眼电伪迹去除方法被引量：1
- 2009年
- 脑电信号十分微弱,并且特别容易受到眼电的干扰。这些干扰给阅读和分析脑电信号带来了很大的困难,因此自动消除眼电对脑电的干扰一直是研究人员重视的问题。本研究提出一种基于皮层成像的自动眼电伪迹去除方法,对于已经完成滤波的脑电数据段,通过设立阈值的方法识别伪迹,利用基于相关系数的眼电伪迹识别算法标记眼电伪迹数据段,然后通过结合脑电信号时空信息的、基于皮层成像技术的眼电伪迹处理方法(CAST),处理已经标记好的眼电伪迹数据段,并通过真实的事件相关电位数据验证了方法的有效性。验证结果表明,此方法能够实现眼电伪迹的自动识别和去除,去除伪迹后的信号与原始无眼电伪迹的标准信号之间的相关系数为0.953 7±0.042 3。
- 刘铁军田银尹刚尧德中
- 关键词：脑电
