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情绪识别的关键导联研究
2022-08-02 浏览数: 789

脑电信号是一种非线性非稳态的信号,对于情绪识别任务,不同导联的脑电信号对情绪识别准确率的贡献可能是不同的,基于此,我们分析了不同的导联在情绪识别任务上的贡献。

 

我们将提取的310维脑电特征映射到脑地形图上,可以看出,情绪识别模型的权重分布不尽体现在频段上,也体现在不同的脑区和不同的导联上。根据下图BetaGamma频段的权重分布,我们从权重大的脑区中进行了导联的筛选,具体地,我们筛选出4个关键导联的集合,并分别考察只使用关键导联下情绪识别的性能: a) 4导联集合 FT7, FT8, T7, T8b) 6导联集合:FT7, FT8, T7, T8, TP7, TP8; c) 9导联集合:FP1, FPZ, FP2, FT7, FT8, T7, T8, TP7, TP8d) 12导联集合:FT7, FT8, T7, T8, C5, C6, TP7, TP8, CP5, CP6, P7, P8

 

为了考察关键脑区的有效性,我们提取关键导联的不同频段特征,并分析比较情绪识别的准确率。识别结果表明,对于全部的4个关键脑区集合,微分熵特征(DE)均取得了最优的情绪识别准确率,微分熵特征表现优于其他的特征;另外,高频频段的Beta频段和Gamma频段同样表现优于低频频段的特征。具体地,对于4电极导联集合,DE特征在全频段上取得了82.88%的识别准确率;对于6导联集合,DE全频段特征取得了85.03%的识别准确率;对于9导联集合,DE全频段特征取得了84.02%的识别准确率;对于12导联集合,DE全频段特征取得了86.65%的识别准确率。而在62导全部使用的情况下,情绪识别准确率仅为83.99%。结果表明,选择关键脑区对应的导联,不仅可以极大地减轻特征提取、模型训练的计算量,同时由于提出了与情绪识别相关性小的导联,减小了噪声的干扰,反而改善了情绪识别的准确率,一定程度上提升了模型的鲁棒性。