换一批摘要目的 通过功能性近红外光谱技术(fNIRS)比较视觉感知与视觉想象在脑区激活、血流变化、功能连接方面的差异,并评估不同特征提取与分类方法在视觉认知状态识别中的有效性.方法 基于岛津LIGHTNIRS系统,采集34例健康受试者在340张图像视觉刺激-想象任务状态下的血氧信号,结合统计学分析与机器学习,探讨视觉感知与想象加工的神经表征差异.结果 含氧血红蛋白浓度变化分析显示,感知主要激活枕叶区域,氧合血红蛋白(HbO)响应幅度高,上升潜伏期较短;想象则以前额叶激活为主,上升潜伏期较长.广义线性模型(GLM)分析发现,前额叶与枕叶在两类任务下激活模式显著不同,功能连接分析揭示,想象状态下前额—枕叶间部分连接增强,但网络效率低于感知.分类结果显示,支持向量机(SVM)、自适应增强算法(AdaBoost)和极端梯度提升(XGBoost)均能有效区分两类任务,XGBoost表现最佳,准确率达89.1%.特征消融发现偏度、峰值潜伏期、斜率为最具判别力特征.结论 视觉感知与想象在空间激活、时间响应与网络连通性方面均表现出系统性差异,fNIRS结合多维特征建模与机器学习,可实现高效认知状态识别.
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关键词
功能性近红外光谱技术(fNIRS)视觉感知视觉想象血氧变化功能连接模式识别functional near-infrared spectroscopy(fNIRS)visual perceptionvisual imageryhemodynamic responsefunctional connectivitypattern recognition
栏目名称
DOI
10.7644/j.issn.1674-9960.2025.11.002
发布时间
2026-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2022YFF1202400）
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