[发明专利]基于注意ERP特征的动态脑网络建模方法

说明书

一种基于注意ERP特征的动态脑网络建模方法，属于脑科学、信息科学交叉研究领域。本发明方法意在解决传统脑网络建模方法在处理非平稳的认知行为诱发脑电信号时失效的问题，以及孤立计算脑电信号各导联间作用的问题。解决方案的思路是在保证脑网络整体性的前提下，采用多变量自回归模型得到每个滑动时间窗内的拟合信号，通过计算任务窗内拟合信号各通道间的有效连接，构建出动态的脑网络模型，得到每个任务窗内由注意活动引发的脑网络变化。本方法可以用于刻画大脑在注意过程中各个参与脑区间的信息交互关系，以表达不同注意活动对应脑网络的拓扑性质，有助于阐明脑内注意神经信息加工机制。

技术领域

本发明属于脑科学、信息科学交叉研究领域。

背景技术

中国脑计划提出以脑认知的神经原理为主体的研究，脑认知涉及到大脑对外界环境的感官认知，即探究人类对外界环境的感知，如人的注意力、学习、记忆及决策制定等。大脑在进行注意活动时，相应的脑内神经元环路会被激活，该过程涉及局部神经环路与长程神经环路的协同工作，由于不同认知行为对应地脑内神经环路尚不明确，因此国内外学者越发关注注意过程中的大脑神经原理研究。

经过几十年的发展，基于脑电信号的脑网络建模方法已经取得进展，其中，脑网络中的节点指脑电信号传输系统中的每个电极通道，一个或某几个相邻节点代表大脑特定的皮层区域，对应节点之间的边连接指不同导联信号之间的线性或者非线性关系。脑网络建模方法可以用于刻画脑区间的信息交互关系，以表达不同注意行为对应脑网络的拓扑性质，有助于阐明脑内认知神经信息加工机制。但是目前的注意脑网络建模方法存在的问题有三，其一，大脑在进行特定的注意活动时，相关脑区的神经元群会发生瞬态的信息交互，造成了注意诱发脑电信号的随机性、非平稳性、时变性，与注意有关的事件相关电位(Event-related Potentials,ERP)代表了这种瞬时快速变化的神经活动。这时传统的脑网络建模方法采取的经典非参数化分析手段——离散傅里叶变换不能用于短信号序列而失效；其二，研究大脑皮层区域间整体的信息交互是脑网络建模的前提和基础，并且注意活动涉及多个脑区的协调交互，即基于事件相关电位频域特性的注意脑网络模型是一个多变量系统，而传统的脑网络建模方法孤立地计算脑电各个导联信号间的关系，忽视了脑网络建模的整体性；其三，有效连接分析方法是脑网络建模方法中的主要部分。有效连接分析方法主要包括动态因果模型或者数据驱动技术，直接估计脑电信号中的有效连接。动态因果模型在网络复杂度高的情况下存在不能有效求解的问题。

综上所述，传统注意脑网络建模方法在处理非平稳的注意活动诱发脑电信号时失效，无法有效地研究注意过程中脑网络的瞬态变化；而且孤立地计算脑电信号各导联间的作用关系，忽视了大脑网络的整体性。本发明提出了一种基于注意ERP特征的动态脑网络建模方法，该方法意在克服上述问题，在保证脑网络整体性的前提下，通过在每个滑动时间窗内拟合脑电信号，研究单个试次中多个任务窗内的脑区间信息交互，能够在每个注意任务窗内有效地捕捉到注意相关的脑网络变化。

发明内容

本发明提出一种基于注意ERP特征的动态脑网络建模方法。方法框架如图1所示，通过记录注意网络范式过程中的脑电数据，在对数据进行预处理之后运用多变量自回归(Multivariate Autoregressive model,MVAR)模型拟合脑电信号；然后利用与注意相关的事件相关电位界定注意任务发挥效应之任务窗；最后在每个任务窗内计算拟合信号各通道间的有效连接，构建出动态的脑网络模型。