机构名称：
¥ 1.0
摘要：在有色光照射（CLE）下，言语流畅性任务（VFT）引起的脑血管血流动力学和全身生理反应在受试者之间具有很大差异。我们假设机器学习可以让我们对反应模式进行分类，并为受试者之间的常见反应模式提供新的见解。总共 32 名健康受试者（15 名男性和 17 名女性，年龄：25.5 ± 4.3 岁）在进行 VFT 时在两种不同颜色的光（红色与蓝色）下暴露 9 分钟，采用随机交叉研究设计。我们使用系统生理增强功能近红外光谱（SPA-fNIRS）方法同时测量前额皮质（PFC）和视觉皮质（VC）的脑血管血流动力学和氧合情况以及全身生理参数。我们发现，根据以下参数的变化，无监督机器学习可以适当地将受试者分为不同的组：呼气末二氧化碳、动脉血氧饱和度、皮肤电导率、VC 中的氧合血红蛋白和 PFC 中的脱氧血红蛋白。使用硬聚类方法，分别针对蓝光和红光暴露发现了三组和五组不同的受试者。我们的结果强调了人类对 CLE-VFT 实验范式表现出特定反应类型的事实。
脑科学
主要关键词
相关文件推荐
