杨彪
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：常州大学更多>>
- 发文基金：江苏省“青蓝工程”资助基金常州市科技项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于同步EEG-fMRI采集的情绪认知重评数据特征融合分析研究被引量：7
- 2016年
- 脑电(Electroencephalography,EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,f MRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息.为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动,基于同步采集的EEG-f MRI数据,应用典型相关分析、经验模态分解及k-均值聚类等算法对融合情绪数据进行交叉关联和盲源分离,得到空间上的f MRI图像和与之对应的EEG时间演变信号.结果表明:时域上,CCA分离出的脑电成分在认知重评状态下有明显的晚期正电位(Late positive potential,LPP)(潜伏期200 ms^900 ms)出现,而且认知重评策略诱发下的LPP波幅明显小于观看负性诱发的LPP波幅(F(1,224)=28.72,P<0.01),而大于观看中性诱发的LPP波幅(F(1,224)=63.32,P<0.01);与之对应的空域上,可以明显地看出和情绪调节相关的扣带回,额叶、颞叶等区域有明显激活区,采用情绪认知重评策略时的脑区激活强度明显小于观看负性状态,而大于观看中性,且观看中性状态下被激活的与情绪相关的区域相对较少.研究表明,这种融合数据分析技术通过计算两种模态数据之间潜在的线性相关性,可以有效地分离出大脑在时空上神经活动情况,达到了同时描绘出大脑神经活动的时间信息与空间信息的效果.
- 邹凌严永杨彪李文杰潘昌杰周仁来
- 关键词：脑电功能磁共振成像
- 基于自适应加权二部图的多特征目标匹配
- 2015年
- 目标匹配是在大范围多摄像机监控网络中进行连续目标跟踪的基础,对无重叠视野多摄像机网络中的目标匹配进行研究,提出了一种基于自适应加权二部图的多特征目标匹配算法。考虑到不同摄像机视野下成像角度、光照的差异,采用多特征融合技术构造目标的观测模型,并利用贝叶斯准则将目标匹配问题表示成最大后验概率(MAP)问题。同时,提出一种自适应加权二部图替代MAP问题,并利用Kuhn-Munkres算法解出二部图的最大权匹配。通过对监控数据进行试验,表明本文算法可在接受的时间范围内改善目标匹配的准确度。
- 杨彪邹凌李文杰周天彤
