注意-情绪协调的个性化信息推荐模型

在分析注意、情绪及两者关系的基础上，提出了注意-情绪协调模型，并以情绪唤醒选择性注意. 在北京旅游信息推送服务中，综合考察用户的注意、情绪和信息的语义特征，提出了注意-情绪协调的个性化信息推荐模型. 通过在推荐模型中加入情感风格，整合信息资源，使信息呈现方式适应用户的注意选择性特征，为个性化信息服务和新型人机交互提出了一种新思路。     

注意-情绪协调的个性化信息推荐模型

在分析注意、情绪及两者关系的基础上，提出了注意-情绪协调模型，并以情绪唤醒选择性注意. 在北京旅游信息推送服务中，综合考察用户的注意、情绪和信息的语义特征，提出了注意-情绪协调的个性化信息推荐模型. 通过在推荐模型中加入情感风格，整合信息资源，使信息呈现方式适应用户的注意选择性特征，为个性化信息服务和新型人机交互提出了一种新思路。     

阿尔茨海默氏症研究中的磁共振成像数据分析

首先综述了当前结构磁共振成像、功能磁共振成像和扩散张量磁共振成像3种技术在阿尔茨海默氏症研究中的现状;其次介绍和分析了上述3种磁共振成像数据的主要处理方法;最后介绍了基于阿尔茨海默氏症的神经影像数据库及其诊断平台的建设状况.另外,也提到了此课题在该领域的一些研究进展.     

低密度脑电自适应去噪方法

便携式和可穿戴设备的低密度脑电图更便于实际使用,但会受到多种不可预知的噪声影响,给去噪带来极大的困难。脑活动成分较为相似,在特征空间分布较为紧密,而噪声成分与脑电成分不同,差异性大,在特征空间分布较为分散。本文提出了一种低密度脑电自适应去噪方法,采用小波分解和盲源分离方法提取潜在成分,并基于脑电和噪声成分在特征空间的分布特性,采用单类支持向量机识别并去除远离成分分布中心的异常成分。仿真数据的定量分析结果表明,提出的方法在肌电、眼电和工频等噪声抑制方面均优于现有方法;通过对真实脑电数据的成分簇可视化分析,直观展示了低密度脑电噪声有效去除的原因。结合盲源分离和异常检测的思路进行低密度脑电去噪,不需要设定特定噪声相关的特征参数,能够自适应地去除多种类型噪声同时有效保留脑活动成分,具有优良的性能和实用性。     

基于功能磁共振的情绪脑机制研究

为探讨不同效价情绪图片的加工特点,考察被试在对不同效价的情绪图片加工时脑半球上的差异,利用脑功能磁共振成像技术,对情绪加工实验的被试进行数据采集,并对采集的数据用统计参数映射技术进行处理分析。研究发现情绪刺激加工的过程中,脑激活区域明显和前额叶,顶叶相关,而且是情绪功能相关联的主要位置。这表明人类情绪的反应并不仅仅是由边缘系统控制,在情绪刺激作用下,整个丘脑系统,边缘系统都参与其中进而形成一本复杂的情绪中枢机制。     

基于Tobii眼动和多尺度条件随机场的视觉显著性模型

提出了一种新的基于分类的视觉显著性计算模型.运用频谱残差、全局亮度和颜色对比度分别检测图像的显著区域,随后将显著性检测看作一个图像标注问题,提出一种基于多尺度条件随机场(CRFs)的显著性融合算法,以产生标注结果.CRFs的参数以Tobii眼动跟踪结果为依据,通过最大似然估计算法学习出来.实验结果表明,该模型优于当前的8种典型算法,与心理学实验结果有较好的一致性.     

功能磁共振成像系统的成像质量控制

功能磁共振成像(fMRI)是通过测量大脑神经组织活动时所引起的脑血氧浓度变化来探测大脑的认知功能的技术。由于其无创性和高空间分辨率,fMRI已经成为认知神经科学中研究大脑功能的最重要的技术手段。但是,成像机理和成像技术决定fMRI经常会面临图像质量方面的问题。本文从fMRI的成像特点出发,介绍fMRI的常见问题和针对这些问题制定的质量控制方案。该方案的测试方法比较简单,所使用的硬件和软件在大多数磁共振系统上都有配备,具有很好的实用价值和可操作性。     

简单暴露效应：范式和研究回顾

刺激的简单重复暴露是提升态度的充分条件，Zajonc提出这一假设并揭示了暴露次数和喜好评价提升之问的因果关系。在Zajonc经典实验范式基础上，结合后续深化和拓展研究，从认知、情感和综合三个研究取向对简单暴露效应研究进行梳理。     

基于功能磁共振成像方法的单相抑郁症情绪加工特点研究

运用功能磁共振成像(fMRI)技术,采用适合中国人情绪加工特点的表情图片(愉快、悲伤和中性表情)作为刺激材料,选取15名严格入组的未服药单相抑郁症女性患者与15名条件匹配的正常志愿者,对其情绪加工的大脑活动进行了对比研究。结果发现,与中性表情相比,在加工愉快表情时,抑郁症患者激活了右侧前额叶,而正常对照组激活的是左侧前额叶;在悲伤表情条件下,抑郁症患者激活了双侧颞下回,而正常对照组激活的是双侧前额叶。结果还发现,与正常对照组相比,抑郁症患者在双侧额下回三角区、右侧眶额下回、右侧颞下回等脑区的激活范围和强度均有所减少,尤其在加工悲伤表情时表现得更明显。该结果表明,单相抑郁症病人不仅在情绪加工相关脑区的功能上出现异常,而且加工情绪的脑区也可能出现了转移。     

基于小波变换的诱发电位信号去噪研究

基于一维小波变换的方法对诱发电位信号进行了去噪研究。采用小波多分辨率分析方法来处理信号的高频———即噪声部分,分别对仿真信号和实际信号进行消噪处理,比较了去噪前后信号的信噪比等性能指标。实验表明,小波变换方法能较好地消除诱发电位信号的噪声。