人脑认知控制检测的计算指标及其应用研究

本书主要通过建立全面 评价人脑认知控制能力的综 合认知控制实验平台，采集 实验者的认知控制脑电数据 ，利用数据处理方法，发现 多通道进行认知控制的共性 生物计算指标，从而分析各 指标和认知控制过程的对应 关系，挖掘认知控制的规律 ，并构建认知控制的相关模 型。 本书提出基于认知控制 的认知规律及认知控制模型 ，构造针对单次脑电试验进 行认知控制特征提取的信号 处理方法，利用新的特征提 取方法所提取的特征形成样 本空间分布信息，并将其融 入模式分类方法，构造充分 考虑单个样本的认知特性以 及新的样本群体空间分布性 的模式分类方法，能够实时 、在线、准确地对单次试验 的脑电数据进行识别。 本书对认知科学、计算 机科学、智能科学和信息科 学具有重要的理论意义和实 用价值，可供认知心理科学 家、计算机科学家、神经心 理科学家以及对人脑科学感 兴趣的读者阅读和参考。

第1章 人脑认知控制相关研究 1.1 研究背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 认知控制检测实验范式 1.2.2 认知控制行为学计算指标 1.2.3 认知控制相关神经脑区计算指标 1.2.4 认知控制脑电信号计算指标 1.3 当前研究面临的问题与挑战 1.3.1 认知控制实验范式设计不足 1.3.2 认知控制计算指标方法缺陷 1.3.3 人脑认知控制机制及模型不清楚 1.3.4 缺少实时认知控制识别应用研究 1.4 本书主要研究工作及组织结构安排 1.4.1 本书主要研究工作 1.4.2 本书组织结构安排 第2章 非注意状态下情感信息认知控制的计算指标及工作机制研究 2.1 引言 2.1.1 非注意听觉信息认知控制的计算指标 2.1.2 非注意视觉信息认知控制的计算指标 2.1.3 非注意情感信息认知控制的计算指标 2.1.4 当前研究存在的问题及本章主要研究内容 2.2 UAEI认知控制检测的计算指标研究方法 2.2.1 UAEI认知控制检测系统框架 2.2.2 设计UAEI认知控制的实验范式 2.2.3 脑电数据采集 2.2.4 自适应脑电数据的预处理 2.2.5 解调各频段脑波振荡 2.2.6 非注意状态下情感信息的事件相关去同步化和同步化的UAEI-ERD计算方法 2.2.7 振荡的UAEI-ERD指标统计分析方法 2.3 实验结果及分析 2.3.1 δ振荡的UAEI-ERD计算指标 2.3.2 θ振荡的UAEI-ERD计算指标 2.3.3 α1振荡的UAEI-ERD计算指标 2.3.4 α2振荡的UAEI-ERD计算指标 2.3.5 β1振荡的UAEI-ERD计算指标 2.3.6 β2振荡的UAEI-ERD计算指标 2.4 UAEI的认知控制的工作机制 2.4.1 δ振荡参与表情内容的初始更新 2.4.2 θ振荡参与刺激类型的识别 2.4.3 α振荡参与工作记忆 2.4.4 β振荡参与面孔表情的自动识别加工 2.5 本章小结 第3章 注意状态下听觉认知控制的计算指标及工作机制研究 3.1 引言 3.1.1 注意条件下认知控制实验范式 3.1.2 注意条件下认知控制的计算指标 3.1.3 注意条件下认知控制的工作机制 3.1.4 当前研究存在的问题及本章主要研究内容