使用基于fNIRS衍生的前额活动的卷积神经网络进行心理工作负载分类
1Department of Occupational Therapy, College of Medical Science, Soonchunhyang University, Asan, Republic of Korea. roophy@naver.com.
BMC neurology
|December 15, 2023
概括
功能近红外光谱 (fNIRS) 与卷积神经网络 (CNN) 结合,可以对轻度认知障碍患者的心理工作负载进行分类. 这种方法在评估认知功能方面是有前途的,尽管与年龄相关的衰退.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 功能近红外光谱 (fNIRS) 是评估认知任务期间大脑活动的一个有价值的工具.
- 它在测量心理工作负载方面的应用,特别是在轻度认知障碍 (MCI) 患者中,需要进一步研究.
- 卷积神经网络 (CNN) 为分析复杂的神经成像数据提供了潜力.
研究的目的:
- 调查使用CNN与fNIRS衍生的信号来分类MCI患者的心理工作负载的可行性.
- 评估CNN在区分不同水平的认知需求方面的表现.
主要方法:
- 利用120名MCI患者前额叶皮层活动的空间激活地图,在三个难度级别 (0,1,2-back) 上执行N-back任务.
- 采用CNN进行分类,并使用5倍和10倍交叉验证评估性能.
主要成果:
- 增加N-back任务难度与分类准确度降低和前额活动增加相关.
- 在任务难度级别 (p < 0.05) 之间观察到精度和前额活动的显著差异.
- 对于区分任务难度级别,CNN的分类准确度从0.83到0.96不等.
结论:
- fNIRS是一个有前途的工具,用于测量MCI的老年人心理工作负荷,即使有认知能力下降.
- 这项研究证明了CNN在基于前额叶皮层fNIRS信号的精神工作负载分类方面的可行性和有效性.
