基于Partial New Causality的因果脑网络情绪识别

来源：计算机应用与软件杂志2024年第2期北京时间：

作者：王斌, 王忠民, 张荣

摘要：为了研究情绪产生过程中脑区以及通道之间的因果作用，在部分格兰杰与新型因果关系的基础上，提出一种用于研究时间序列之间因果关系的部分新型因果关系（PNC）方法。在不同情绪下选取脑区内的8个通道，用PNC计算脑区内通道之间的因果连接关系，根据连接关系构建因果网络；对因果网络中节点的信息流向和介数属性进行分析，将PNC因果网络和Granger因果网络节点之间的因果连接视为一种特征送入SVM中训练分类。实验结果表明，基于PNC因果网络和Granger因果网络的平均识别精度分别为76.4%和68.5%，PNC可用于计算时间序列之间的因果关系。

关键词：部分新型因果关系, 脑电, 因果脑网络, 脑区, 网络属性分析, 情绪识别