【摘 要】
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使用脑网络图的方法分析脑电功能连接存在阈值选择、忽略了脑电图动力学特性的问题。针对这一问题，提出了一种使用拓扑动态建模的方法来分析脑电功能连接矩阵，提高心算任务分类识别正确率。首先是将功能连接矩阵转换为无向加权图；然后使用持续同调工具来构建不同的复形，记录拓扑动态过程中形成的不同阶的同调特征，形成持续图；最后使用持续景观图特征作为分类特征，输入到随机森林分类器进行心算状态识别。在心算状态识别和心算
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使用脑网络图的方法分析脑电功能连接存在阈值选择、忽略了脑电图动力学特性的问题。针对这一问题，提出了一种使用拓扑动态建模的方法来分析脑电功能连接矩阵，提高心算任务分类识别正确率。首先是将功能连接矩阵转换为无向加权图；然后使用持续同调工具来构建不同的复形，记录拓扑动态过程中形成的不同阶的同调特征，形成持续图；最后使用持续景观图特征作为分类特征，输入到随机森林分类器进行心算状态识别。在心算状态识别和心算质量分类两个任务中分别获得最高99.26%、99.20%的识别准确率；97.87%、99.80%的敏感性
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