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摘要：基于功能性近红外光谱的脑机接口 (fNIRS-based BCI) 越来越受到关注。然而，由于固有的血流动力学延迟，我们实际上只能获得大量的 fNIRS 数据。因此，在使用机器学习技术时，可能会遇到由于高维特征向量而导致的问题，例如分类准确率下降。在本研究中，我们采用了一种基于弹性网络的特征选择，这是嵌入式方法之一，并通过分析结果证明了其实用性。使用从 18 名参与者获得的 fNIRS 数据集对心算和空闲状态引起的大脑激活进行分类，我们在改变参数 α（套索权重与岭正则化）的同时进行特征选择后计算了分类准确率。对于 α = 0.001、0.005、0.01、0.05、0.1、0.2 和 0.5 的各个值，分类准确率的平均值分别为 80.0 ± 9.4%、79.3 ± 9.6%、79.0 ± 9.2%、79.7 ± 10.1%、77.6 ± 10.3%、79.2 ± 8.9% 和 80.0 ± 7.8%，与使用所有特征估计的分类准确率的平均值（80.1 ± 9.5%）在统计上没有差异。因此，对于所有考虑的参数 α 值，分类准确率没有差异。特别是对于 α = 0.5，即使使用总特征的 16.4% 的特征，我们也能实现统计上相同的分类准确率水平。由于基于弹性网络的特征选择可以轻松应用于其他情况，而无需复杂的初始化和参数微调，我们可以期待看到基于弹性的特征选择可以积极应用于 fNIRS 数据。
基于 fNIRS 的大脑与弹性网络特征选择
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