基于多维模式分析对说谎的脑网络特征识别

蒋伟雄; 刘华生; 廖坚; 李勇帆; 王维

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

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基于多维模式分析对说谎的脑网络特征识别

蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 李勇帆, 王维

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蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 李勇帆, 王维. 基于多维模式分析对说谎的脑网络特征识别[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 311-315. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

引用本文:

JIANG Wei-xiong, LIU Hua-sheng, LIAO Jian, LI Yong-fan, WANG Wei. Brain-Network Feature Recognition of Deception Based on Multivariate Pattern Analysis[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 311-315. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

Citation:

JIANG Wei-xiong, LIU Hua-sheng, LIAO Jian, LI Yong-fan, WANG Wei. Brain-Network Feature Recognition of Deception Based on Multivariate Pattern Analysis[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 311-315. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

基于多维模式分析对说谎的脑网络特征识别

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

1.
湖南第一师范学院信息科学与工程系长沙 410205;
2.
中南大学湘雅三医院放射科长沙 410013

基金项目:

教育部人文社科基金青年项目(13YJCZH068);湖南省教育厅科学研究项目青年项目(13B013);湖南省教育科学规划重点课题(XJK013AXX001)

详细信息

作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

中图分类号: R741.02;TP391.4;TP181

Brain-Network Feature Recognition of Deception Based on Multivariate Pattern Analysis

1.
Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University Changsha 410205;
2.
Department of Radiology,Third Xiangya Hospital,Central South University Changsha 410013

摘要: 为了研究说谎时的脑网络特征,采集了32个被试在说真话和说谎条件下的功能磁共振数据,预处理后利用AAL模板构建不同条件下的功能连接网络,再利用基于机器学习的多维模式分类器对说谎和说真话进行分类。该分类器取得了良好的分类正确率82.03%(说谎84.38%,说真话79.69%),并提取了辨别说谎和说真话的有效的功能连接模式。结果表明了使用大尺度的功能连接对说谎和说真话进行分类的良好性能,并且从脑网络角度揭示了说谎的特征。
- 脑网络 /
- 说谎 /
- 功能磁共振 /
- 功能连接 /
- 多维模式识别
Abstract: Considerable functional MRI (fMRI) studies have shown differences of brain activity between lie-telling and truth-telling. However there are few studies aiming at brain network feature of lie-telling. In this study, we obtained fMRI data of 32 subjects while responding to questions in a truthful, inverse and deceitful manner, then constructed whole-brain functional connectivity networks for the lie-telling and truth-telling conditions based on a canonical template of 116 brain regions, and used a multivariate pattern analysis approach based on machine learning to classify the lie-telling from truth-telling. The results showed that the classifier achieved high classification accuracy (82.03%, 84.38% for lie-telling, 79.69% for truth-telling) and could extract informational functional connectivities that could be used to discriminate lie-telling from truth-telling. These informational functional connectivities were mainly located among networks. These results not only demonstrated good performance when classifying with functional connectivities, but also elucidated the neural mechanism of lie-telling from a functional integration viewpoint.
- brain network /
- deception /
- fMRI /
- functional connectivity /
- multivariate pattern analysis

[1]	苏黎, 李天明. 用于脑功能研究的生物光子学技术研究进展 . 电子科技大学学报, 2023, 52(2): 296-305. doi: 10.12178/1001-0548.2022041
[2]	常文文, 聂文超, 袁月婷, 闫光辉, 杨志飞, 张冰涛, 张学军. 基于多层脑功能网络特征的动作意图识别 . 电子科技大学学报, 2023, 52(1): 14-22. doi: 10.12178/1001-0548.2022292
[3]	赵东成, 谢景昭, 孙罡. 面向时延敏感业务的服务功能链部署 . 电子科技大学学报, 2021, 50(6): 852-860. doi: 10.12178/1001-0548.2021178
[4]	吴宗柠, 狄增如, 樊瑛. 多层网络的结构与功能研究进展 . 电子科技大学学报, 2021, 50(1): 106-120. doi: 10.12178/1001-0548.2020068
[5]	周守利, 张景乐, 吴建敏, 郑骎, 王志宇. X波段宽带幅相多功能芯片设计 . 电子科技大学学报, 2020, 49(5): 680-689. doi: 10.12178/1001-0548.2019263
[6]	常文文, 王宏, 化成城, 王翘秀, 原玥, 刘冲. 基于脑功能网络连接的隐藏信息检测研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 775-780. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.022
[7]	蒋伟雄, 曾令李, 秦键, 刘华生, 沈辉, 王维. 利用动态功能连接对健康危险性行为特征的预测 . 电子科技大学学报, 2018, 47(6): 927-931. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.06.020
[8]	蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 廖云杰, 唐艳, 王维. 多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027
[9]	李凌, 黎源. 基于脑电事件相关电位的功能性网络分析 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 792-795. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.028
[10]	饶云江, 补冲, 冉曾令. 融入防火功能的无源接入网 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 869-872. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.012
[11]	王宏, 周正欧, 李廷军, 孔令讲. 基于EEMD穿墙雷达人的运动模式识别 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 346-351. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.003
[12]	桑楠, 苏芮, 廖勇, 黄小红, 侯炜, 李波. 功能性能分离的可信服务构件模型 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 236-241. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.018
[13]	罗光春, 聂坤苗, 温川彪, 李炯. 功能点分析法的研究和改进 . 电子科技大学学报, 2009, 38(6): 983-986. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.06.019
[14]	江洪波, 黄盈. 基于功能虚拟原型的验证方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 258-261.
[15]	曾翎, 刘斐, 乔辉. 基于互信息的功能磁共振图像配准 . 电子科技大学学报, 2008, 37(1): 138-140.
[16]	袁继敏, 李小玲, 古天祥. 基于时空神经网络增强数字示波器功能的研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 938-941.
[17]	王昱青, 陈华富, 尧德中. 一种扩展的功能磁共振BOLD动力学模型研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 291-293.
[18]	罗棻, 陈华富, 尧德中. 基于投影的fMRI时间序列图像配准方法研究 . 电子科技大学学报, 2004, 33(4): 410-413.
[19]	俞海, 贺昌政, 何跃. 自组织模式识别与经济预测 . 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 104-108.
[20]	曾成碧, 陈光. VLSI功能测试的最佳测试序列的选取 . 电子科技大学学报, 2000, 29(2): 178-181.

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基于多维模式分析对说谎的脑网络特征识别

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

1. 湖南第一师范学院信息科学与工程系长沙 410205;

2. 中南大学湘雅三医院放射科长沙 410013

基金项目:

教育部人文社科基金青年项目(13YJCZH068);湖南省教育厅科学研究项目青年项目(13B013);湖南省教育科学规划重点课题(XJK013AXX001)

作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

收稿日期: 2013-11-20
修回日期: 2014-12-29
刊出日期: 2015-04-15

中图分类号: R741.02;TP391.4;TP181

关键词:

摘要: 为了研究说谎时的脑网络特征,采集了32个被试在说真话和说谎条件下的功能磁共振数据,预处理后利用AAL模板构建不同条件下的功能连接网络,再利用基于机器学习的多维模式分类器对说谎和说真话进行分类。该分类器取得了良好的分类正确率82.03%(说谎84.38%,说真话79.69%),并提取了辨别说谎和说真话的有效的功能连接模式。结果表明了使用大尺度的功能连接对说谎和说真话进行分类的良好性能,并且从脑网络角度揭示了说谎的特征。

English Abstract

Brain-Network Feature Recognition of Deception Based on Multivariate Pattern Analysis

1. Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University Changsha 410205;

2. Department of Radiology,Third Xiangya Hospital,Central South University Changsha 410013

Received Date: 2013-11-20
Rev Recd Date: 2014-12-29
Publish Date: 2015-04-15

Keywords:

Abstract: Considerable functional MRI (fMRI) studies have shown differences of brain activity between lie-telling and truth-telling. However there are few studies aiming at brain network feature of lie-telling. In this study, we obtained fMRI data of 32 subjects while responding to questions in a truthful, inverse and deceitful manner, then constructed whole-brain functional connectivity networks for the lie-telling and truth-telling conditions based on a canonical template of 116 brain regions, and used a multivariate pattern analysis approach based on machine learning to classify the lie-telling from truth-telling. The results showed that the classifier achieved high classification accuracy (82.03%, 84.38% for lie-telling, 79.69% for truth-telling) and could extract informational functional connectivities that could be used to discriminate lie-telling from truth-telling. These informational functional connectivities were mainly located among networks. These results not only demonstrated good performance when classifying with functional connectivities, but also elucidated the neural mechanism of lie-telling from a functional integration viewpoint.

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作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

1. 湖南第一师范学院信息科学与工程系长沙 410205;

2. 中南大学湘雅三医院放射科长沙 410013

作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

English Abstract

Brain-Network Feature Recognition of Deception Based on Multivariate Pattern Analysis

1. Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University Changsha 410205;

2. Department of Radiology,Third Xiangya Hospital,Central South University Changsha 410013

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作者简介: 蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

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出版历程

基于多维模式分析对说谎的脑网络特征识别

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.026

1. 湖南第一师范学院信息科学与工程系 长沙 410205; 2. 中南大学湘雅三医院放射科 长沙 410013

作者简介: 蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

English Abstract

Brain-Network Feature Recognition of Deception Based on Multivariate Pattern Analysis

1. Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University Changsha 410205; 2. Department of Radiology,Third Xiangya Hospital,Central South University Changsha 410013

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作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

1. 湖南第一师范学院信息科学与工程系长沙 410205;

2. 中南大学湘雅三医院放射科长沙 410013

作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,博士,主要从事功能磁共振成像方法及应用等方面的研究.

1. Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University Changsha 410205;

2. Department of Radiology,Third Xiangya Hospital,Central South University Changsha 410013