脑电与功能磁共振成像同时记录的融合信号具备较高的时间分辨率和空间分辨率,对认知科学研究有重要意义。本项目提出一套能同时获得两种模态数据特征及相互关系的单次实验分析算法,并用于研究考试焦虑者情绪调节的神经机制问题。首先,基于单个被试水平,提出能去除脑电信号中梯度噪声、脉冲相关噪声及未知生理源噪声的预处理鲁棒算法;其次,单次提取作为认知重评有效成分的晚正成分,并使其与功能磁共振成像数据同范围后进入融合数据空间;最后基于成组被试水平,采用多重集典型相关分析方法将两种模态数据分解为空域映射图和时域卷积脑电数据,以成组方式获得两者之间的共变特性,探讨考试焦虑认知重评的生理本质、构成及其神经中枢定位。本项目的研究对加深人类心理障碍的认知神经机制理解、改善考试焦虑个体的焦虑状态及提升心理健康水平有促进作用,并且借鉴人类认知机制来提高信息处理的性能,研究成果具有广阔的应用前景和辐射面。
英文主题词cognitive reappraisal;electroencephalography;functional magnetic resonance imaging;simultaneous recording;fusion