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郭旭1,2,王晨旭1,2,张欣2,3,常严2,3,崔峰2,郭清乾2,3,胡涛2,3,杨晓冬1,2,3*
GUO Xu 1,2, WANG Chenxu 1,2, ZHANG Xin 2,3, CHANG Yan 2,3, CUI Feng 2, GUO Qingqian 2,3, HU Tao 2,3, YANG Xiaodong 1,2,3*
摘要: 为解码人脑在语义情境下的视听双模态与单模态中的响应差异,本研究设计了相关任务范式并应用新一代脑磁图结合机器学习方法对采集信号从行为学响应、事件相关场(ERF)和单试次检测3个角度进行分析.结果显示单模态语义响应主要集中在枕叶,而双模态语义响应主要集中在顶叶.同时,双模态下的被试响应速率及单试次检测准确率显著高于单模态.此外,支持向量机(SVM)在4种机器学习模型中显示出了最佳分类效能,在被试内分类平均准确率可达75.16%;被试间平均准确率达80.56%.结果表明基于OPM-MEG结合机器学习为实现解码语义情境下的视听双模态与单模态响应差异提供了一条新的有效途径.
中图分类号: