基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法

来源：电子与信息学报杂志2016年第5期北京时间：

作者：佘青山, 陈希豪, 高发荣, 罗志增

摘要：该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中，提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法，克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分，然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量，并将其作为特征向量，最后输入支持向量机分类器，对BCI Competition IV dataset 1中的4组数据进行分类识别。结果表明，基于感兴趣脑区间LASSO-Granger因果关系分析和支持向量机分类器的方法对不同的运动想象任务识别率较高，提供了新的研究思路。

关键词：脑功能网络, LASSO-Granger, 感兴趣脑区, 特征提取

基金资助：国家自然科学基金(61201302, 61172134)，国家留学基金(201308330297)，浙江省自然科学基金(LY15F010009)