多元图方法提升脑功能fNIRS信号特征分析

脑功能近红外光谱（fNIRS）是一种非侵入性的神经影像技术，它通过监测大脑血流变化来评估神经活动。在认知科学领域，fNIRS信号的分析和模式识别是关键，因为它可以揭示大脑不同区域之间的信息传递和处理过程。传统的fNIRS信号处理通常涉及统计特征提取，如平均值、标准差、频谱功率等，这些特征能够提供一定程度的信息关于大脑活动的强度和动态特性。 然而，该研究论文探讨了一种创新的方法，即基于多元图理论进行特征提取。多元图是一种数学工具，它将复杂网络中的节点（代表神经元或脑区）和边（代表信号的连接或交互）结合，用于表示数据的内在结构和关系。这种方法不仅考虑了信号本身的强度，还捕捉到了信号间的相互作用，从而可能揭示出更深层次的特征和模式。 通过将fNIRS信号映射到多元图上，研究人员能够更精确地分析信号的空间分布和动态变化，这有助于识别出可能隐藏在海量数据中的有用信息。实验对比显示，这种多元图特征提取方法相较于传统统计方法，具有更高的识别准确性和可视化效果，能够更有效地进行信号分析和模式识别。 在实验结果中，基于多元图的fNIRS信号特征提取方法展示了显著的优势，它不仅提高了模式识别的性能，还使得信号的可视化更为直观，这对于理解大脑活动的时空模式以及神经网络的功能关联具有重要意义。因此，这一方法为fNIRS信号数据分析提供了新的视角和工具，对于深化对大脑功能的理解，尤其是在认知、学习和疾病研究方面，具有重要的理论和实际价值。