[发明专利]一种情感EEG的脑功能网络分析方法

说明书

一种情感EEG的脑功能网络分析方法，涉及一种情感EEG的脑功能网络分析技术，为了解决目前EEG情感脑功能网络分析中网络节点不一致导致通用性差的问题。本发明基于脑电信号的相关性和同步性，构建32节点小尺度脑功能网络，并将其分为二值网络和加权网络；对比分析二值和加权网络在不同情感下的全局和局部属性；利用定义脑区作为第二节点，研究该10个节点的局部属性；构建10节点大尺度脑功能网络，并对不同情感脑网络属性进行分析，得出10节点脑功能网络的局部属性；最后对比32节点与10节点脑功能网络的局部属性，得出局部属性变化的共同性及差异性，实现对不同情感脑电信号的网络分析。有益效果为通用性强。

技术领域

本发明涉及一种情感EEG的脑功能网络分析技术。

背景技术

网络不仅是一种数据的表现形式，还是一种科学研究的方法；网络分析是研究个体通过互相连接产生结构而涌现出的个体在整体中的性质；网络是一种图，研究图的数学叫做“图论”；网络由节点和边组成，EEG脑功能网络中节点是某块大脑区域(大多数是头皮电极所在区域)，边是脑功能信号间的某种关系比如相关性或同步性；网络分析法主要是对网络拓扑结构的一些统计性指标的分析，如通过图中某点的边的个数或者图中任意两点间连接所需要的边的个数。

目前EEG情感脑功能网络分析的指标选取大都是最基本的网络属性，包括平均聚类系数、特征路径长度等全局属性以及节点的度、中介中心性等局部属性。利用这些网络属性能够发现情感的影响，但是全局属性(如平均聚类系数等)变化较为单一；而节点属性由于EEG脑功能网络节点不一致，通用性不好。

综上所述，目前的情感EEG脑功能网络构建方法得到的结果，对网络的节点属性分析不充分。

发明内容

本发明的目的是为了解决目前EEG情感脑功能网络分析中网络节点不一致导致通用性差的问题，提出了一种情感EEG的脑功能网络分析方法。

本发明所述的一种情感EEG的脑功能网络分析方法包括以下步骤：

步骤一、基于脑电信号间的相关性和同步性，构建32节点脑功能网络；

步骤二、将步骤一构建的32节点脑功能网络分为二值网络和加权网络；

步骤三、对比步骤二中二值网络和加权网络在不同情感脑网络全局和局部属性差异的表现，先得出32节点脑功能网络的全局属性，并进行分析对比；后得出32节点脑功能网络的全局属性；

步骤四、利用定义脑区作为第二节点，构建10节点脑功能网络；得出该10个节点的局部属性；步骤五、利用步骤四构建的10节点脑功能网络对不同情感脑网络全局属性进行分析，得出10节点脑功能网络的局部属性，并进行分析对比；

步骤六、将步骤三得出的32节点脑功能网络的局部属性与步骤五得出的10节点脑功能网络的局部属性进行对比，得出局部属性变化的共同性以及局部属性变化的差异性，实现对不同情感脑电信号的网络分析。

本发明的有益效果是：通过头皮电极脑区EEG信号间的相关性和同步性，利用皮尔森相关系数和相位滞后指数构建了不同情感的32节点(小尺度)脑功能网络，同时对比了二值网络和加权网络在不同情感脑网络全局属性差异的表现，并分析了32节点脑功能网络的局部属性；直接定义脑区(电极组)为节点，分析了脑区的局部属性；构建了10节点(大尺度)脑功能网络，并分析了10节点脑功能网络的局部属性；通过不同情感大尺度脑功能网络与小尺度脑功能网络属性变化的不同；将不同网络构建方法得到的结果进行比对，发现不同定义的功能连接网络在全局属性变化具有共同的特点，在区域局部属性变化差别更大。在局部属性的研究中，观察到了更多不同情感网络拓扑结构的差异；相比于大尺度脑功能网络，小尺度脑功能网络的局部属性如度、中介中心性和局部效率更能够反映情感的变化；使网络节点具有一致性，即通用性更强；本发明的研究结果为脑网络分析法研究情感提供了线索。

附图说明