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.     

基于迁移学习的红外图像超分辨率方法研究

针对红外图像空间分辨率低、成像质量不高的问题,提出了基于迁移学习的红外图像超分辨率方法。该方法以基于卷积神经网络的自然图像超分辨率方法为基础进行改进:增加网络的层数进行更深层次的学习训练,串联多层小的卷积核使其能够利用更多的图像信息,以“相差图”为目标进行训练,减小网络训练时间,提升网络收敛速度;利用迁移学习知识,再以少量高质量红外图像为目标样本,对自然图像超分辨率的网络进行二次训练,将网络权重经过微调后迁移应用到红外图像的超分辨率上。实验结果表明:基于卷积神经网络的超分辨率方法能够有效迁移应用到红外图像的超分辨率上,且改进后的网络具有更好的自然及红外图像的超分辨率性能,验证了本文所提方法的有效性及优越性。     

密度K-means算法在认知重评脑功能连接中的应用

为考察大脑在处理加工不同效价的情绪图片时其脑功能区域的联系与差异,提出一种能更精确地提取出相对激活较弱的功能连接区域的方法.首先提出一种基于密度思想的K-means算法并应用于脑功能连接分析,提取具有功能连接的脑组织结构模式;然后引入聚合指数指标客观评判激活脑区定位的准确度,并与独立成分分析方法的处理结果进行对比;最后从体素的激活强度和激活脑区的定位精度等方面入手,论证了基于密度思想的K-means算法在脑功能连接分析上的优势.实验结果表明,情绪刺激加工的过程中,脑区较为明显的激活区主要分布在前额叶、扣带回及下丘脑附近,为后续临床观察及诊断提供了一种较为可靠的方法和思路.     

中德驾驶员驾驶愤怒行为比较

目的采用中文版与德文版Driving Angry Scale（DAS）对中国大陆与德国驾驶员进行施测,比较中德两国驾驶员驾驶愤怒水平的差异。方法将DAS分别翻译为中文与德文,通过纸质问卷发放以及网络调查的方式对259名中国大陆的驾驶员与472名德国驾驶员的愤怒驾驶水平进行测量。结果中国驾驶员的驾驶愤怒概念与13项目6维度模型拟合较好,德国驾驶员的驾驶愤怒概念则与14项目6维度模型拟合较好;中国驾驶员总的驾驶愤怒水平要显著低于德国驾驶员,且中国被试随着年龄的增加,驾驶愤怒水平也在增加;德国驾驶员的驾驶愤怒水平则是随着年龄的增加而减少,且随着驾龄增加而减少。结论中国驾驶员的＂驾驶愤怒＂概念与原6维度模型有较大差别,而德国驾驶员的＂驾驶愤怒＂概念组成则与原先的6维度模型差别不大。     

用于单频Tm∶YAG激光器稳频的精密温控系统

为满足2 μm注入锁频激光器对单频种子光激光器中心频率稳定性要求,设计了基于数字PID自适应算法的精密温度控制系统。针对激光器温度变化不确定性的特点,系统采用非线性补偿、数字滤波、硬件隔离和器件选取等方法来提高温控精度。分析讨论了Γ、Kp、Ki、Kd等参数对系统敛散性的影响和调试方法,给出了温度变化时系统控制电压振荡收敛波形。将该系统应用于单频Tm∶YAG激光器中,6 min观察时间内激光器中心频率漂移约为19.776 MHz,频率稳定度约为1.31×10-7,满足2 μm注入锁频激光器要求。实验结果证明,该系统工作稳定,抗干扰能力强,在10~35 ℃范围内温控精度约为±0.01 ℃。     

增益开关掺Tm3+光纤激光器的理论与实验研究

与固体激光器不同,光纤激光器中增益光纤长度可近似认为整个谐振腔的长度,传统的速率方程模型只考虑激光器参数随时间变化,而不考虑这些参数沿轴向变化情况,会在理论上对激光器输出特性的分析带来误差。本文建立带内泵浦的增益开关掺Tm3+光纤激光器的行波方程模型,研究了腔内光子数、上能级粒子数和泵浦脉冲沿光纤轴向分布情况,以及不同重频和纤芯的增益光纤可提取能量的变化。在100 ns脉宽和15 μJ脉冲能量的泵浦脉冲作用下,当重频增加至5 MHz时,激光输出脉冲会出现多脉冲振荡现象。实验上实现了全光纤化的增益开关掺Tm3+光纤激光器,将实验结果与理论分析进行比较,两者之间较好相符。     

基于同步EEG-fMRI采集的情绪认知重评数据特征融合分析研究

脑电(Electroencephalography, EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息. 为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动, 基于同步采集的EEG-fMRI数据, 应用典型相关分析、经验模态分解及k-均值聚类等算法对融合情绪数据进行交叉关联和盲源分离, 得到空间上的fMRI图像和与之对应的EEG时间演变信号. 结果表明: 时域上, CCA分离出的脑电成分在认知重评状态下有明显的晚期正电位(Late positive potential, LPP) (潜伏期200ms～900ms)出现, 而且认知重评策略诱发下的LPP 波幅明显小于观看负性诱发的LPP波幅(F(1, 224)= 28.72, P<0.01), 而大于观看中性诱发的LPP波幅(F(1, 224)= 63.32, P<0.01); 与之对应的空域上, 可以明显地看出和情绪调节相关的扣带回, 额叶、颞叶等区域有明显激活区, 采用情绪认知重评策略时的脑区激活强度明显小于观看负性状态, 而大于观看中性, 且观看中性状态下被激活的与情绪相关的区域相对较少. 研究表明, 这种融合数据分析技术通过计算两种模态数据之间潜在的线性相关性, 可以有效地分离出大脑在时空上神经活动情况, 达到了同时描绘出大脑神经活动的时间信息与空间信息的效果.     

红外成像传感器效应建模与仿真的验证评价方法

为解决红外成像传感器系统典型效应建模与仿真的验证评价问题,基于全参考图像质量评价方法提出了一种验证评价方法.在红外实拍和典型效应仿真图像的基础上,采用逐像素比较和统计比较相结合的分析方法,综合直方图统计、结构相似度、保真度等评价指标进行全面验证评价.实验结果表明:综合评价结果与直方图、傅里叶频谱数据分析一致,与主观评判结果相符.该评价方法可有效对红外成像传感器效应建模与仿真图像进行置信度评价.