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曹锐: 作品数：13 被引量：55H指数：5; 供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

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基于样本熵的时间序列非线性检测方法研究被引量：5: 2014年; 为检测时间序列的非线性特性,针对替代数据法中常用特征量的不足,提出一种基于样本熵的非线性检测方法。采用样本熵作为替代数据法中的特征量来检测时间序列的非线性,在Lorenz方程、Logistic方程以及线性AR模型产生的3种仿真数据上进行验证,进一步与其它算法的时间效率进行对比。实验结果表明,对于不同长度、不同特性的数据,该方法的检测结果稳定有效,时间效率大幅度提高。; 李聪改曹锐武政相洁; 关键词：近似熵非线性

酗酒者皮层脑电同步性分析被引量：5: 2016年; 同步性可以度量不同脑区之间的相互作用,但目前对脑电的同步性研究多数是基于头皮数据进行的。脑电的容积导体效应,可能导致头皮电极之间出现伪相关,从而影响同步性的度量。实验所用的数据集包括正常(28例)和酗酒(28例)两类被试的61通道EEG时间序列,每一个被试参与3种条件的实验任务:单刺激(S1)、双刺激匹配(S2 match)、双刺激不匹配(S2 no match)。利用e Loreta溯源技术,在大脑皮层上自定义了61个感兴趣区域(ROI),计算两类被试之间的同步似然性,最后对酗酒被试和正常被试执行认知任务时的同步性差异进行统计分析。结果发现,执行相同认知任务时,酗酒被试全脑平均同步似然均小于正常被试,且在α、β1和θ波段上均有P<0.05,差异达到统计显著。在执行不同认知任务时,正常被试的同步性可以准确反映出不同认知任务的复杂程度(S2match>S2 no match>S1),而酗酒被试的同步性则无规律变化。不同被试之间的区域MSL结果表明,在执行S2match任务时,酗酒被试多个区域MSL均小于正常被试,且在α波段上额叶、左颞叶、中央和右颞叶区均有P<0.05,差异达到统计显著;在β1波段上,额叶区P<0.05,差异达到统计显著;在β2波段上,额叶、左颞叶区均有P<0.05,差异达到统计显著。研究结果表明,酗酒被试大脑不同区域之间的连接受到一定程度的损伤,这为研究酗酒引起的脑损伤提供一个新的角度和有力的证据。; 刘桂青曹锐相洁; 关键词：酗酒者皮层 EEG

基于格兰杰因果分析的MCI脑网络分类研究被引量：7: 2018年; 使用静息态fMRI脑数据,构建了基于格兰杰因果分析的有向功能脑网络,对正常对照组和轻度认知障碍的早期和晚期进行识别。在特征选择部分,有向脑网络的局部属性和全局属性被施以双样本t检验,三组间具有显著差异的属性被选作分类特征;接着,支持向量机算法被应用于后续的分类。最后,运用单因素方差分析探测三组间两两均具有显著差异的脑区信息。实验结果表明,本研究取得了较好的分类效果,颞中回、楔前叶、海马旁回等许多脑区在3个考察组中均体现出了显著性差异,这与已有研究的结果基本一致。; 崔会芳周梦妮王彬相洁曹锐阎鹏飞; 关键词：格兰杰因果分析轻度认知障碍支持向量机

脑电数据近似熵与样本熵特征对比研究被引量：21: 2014年; 近似熵和样本熵均是量化时间序列复杂性的重要指标,通过两组数据集讨论近似熵与样本熵哪种更适合作为脑电特征。实验结果表明,样本熵作为特征比近似熵能更恰当反映情绪活动存在的差异,差异电极主要集中在大脑前额;以样本熵为分类特征识别嗜酒成瘾者与正常人的平均准确率为80.25%,高于近似熵为分类特征的74.25%,且样本熵算法的计算时间比近似熵算法几乎节约一半。相对于近似熵来说,样本熵更适合作为脑电特征。; 李立曹锐相洁; 关键词：近似熵脑电信号

一种基于集群概率的网络入侵检测算法被引量：1: 2015年; 本文针对近年来传统免疫算法在网络入侵应用中检测率较低以及误报率较高的问题,提出一种基于集群概率的免疫算法(CPAI)。该算法首先根据随机生成的单个检测器与自体元素的亲和力来生成候选检测器;然后采用概率密度函数(PDF)将具有相似行为的候选检测器组成一个群组并产生群组检测器;最后再通过对比每一个外来元素与群组检测器的亲和力,来判断该外来元素是否为异常。通过网络入侵的仿真实验表明,与传统的肯定选择算法(PSA)和实值否定选择算法(RVNSA)相比较,该方法在检测率、误报率以及平均反应时间方面都体现出了明显的优势。因此,也证明了本文提出方法的有效性。; 高炜曹锐; 关键词：免疫算法网络入侵概率密度函数

基于模糊熵的时间序列非线性检测方法: 2014年; 针对目前常用的特征量有关联维数和近似熵这两个指标在应用中存在不足,提出了一种新的替代数据法对时间序列中的非线性特性进行检测。替代数据法由零假设和检验特征量两部分组成。笔者提出将模糊熵作为特征量引入到替代数据法中检测时间序列的非线性特征,并在Logistic方程产生的非线性时间序列,以及线性AR模型产生的线性时间序列上进行了验证。研究结果表明,对于不同长度的时间序列,基于模糊熵的替代数据法是一种稳定、有效的非线性检测方法。; 相洁曹锐李聪改陈俊杰; 关键词：模糊熵时间序列

基于最小生成树的MCI脑网络分类被引量：2: 2018年; 为更好地将脑网络的拓扑属性应用于轻度认知障碍的分类研究中,提出利用最小生成树构造无偏差脑网络,通过其拓扑属性准确刻画网络之间的差异,避免传统网络中连接强度带来的影响。分别提取早期轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍和正常老年人这3组被试的无权网络和最小生成树的拓扑属性作为分类特征,使用支持向量机进行分类研究。实验结果表明,基于最小生成树的分类方法比传统无权网络具有更好地分类效果,表明最小生成树能更准确度量脑网络的结构变化,可以用于阿尔兹海默病的早期辅助诊断。; 苗丽雯田程李婷李佩珍王彬曹锐; 关键词：最小生成树轻度认知障碍阿尔兹海默病支持向量机

基于同步似然的脑电分类方法研究被引量：4: 2014年; 脑电数据的分类方法一直是疾病诊断、脑机接口等研究的热点,其关键在于分类特征的选择。目前的分类特征(例如样本熵)多基于单个通道,而近期研究报道脑电通道之间存在着相互作用。因此,本文采用了同步似然性作为新的分类特征,并利用SVM分类算法在两组脑电数据上进行了验证。结果表明,同步似然性作为分类特征的结果优于样本熵,可在脑电数据分类中得到更广泛应用。; 曹锐武政相洁李聪改陈俊杰; 关键词：脑电信号 SVM分类

Broca区的脑半球偏侧化静息态功能连接研究被引量：2: 2017年; 目的探讨布罗卡区(Broca’s area)与其他功能脑区的连接。方法研究192名正常人静息态下的功能磁共振数据,通过左右Broca与全脑体素的相关分析,研究Broca的功能连接,并通过统计分析比较左右Broca功能连接的差异。结果与Broca连接呈正相关的脑区有额中回、额下回,颞中回和缘上回;呈负相关的脑区有颞极颞中回,中央后回,顶叶,额内侧回,枕叶,且在同侧半球连接中,左侧Broca与额下回、Wernicke区连接强度大于右侧Broca与额下回、Wernicke右侧对应区连接,左侧Broca与背外侧前额叶皮层、前扣带回皮层和颞顶联合区等注意认知区及梭状回和舌回等视觉野部分区域连接小于右侧Broca连接。结论本研究发现Broca多功能相关及Broca与其他脑区功能连接的偏侧化存在的多样性,这将为大脑功能网络偏侧化研究奠定基础。; 尚韡王乐段凯凯牛焱苗丽雯相洁曹锐王彬; 关键词：BROCA 偏侧化

改进视觉背景提取ViBe算法的目标检测被引量：7: 2016年; 针对视觉背景提取Vi Be算法消除鬼影时间长、对动态场景适应性弱、对光线变化敏感等问题,提出一种适应性强的改进算法。在背景模型初始化时,通过对多帧图像随机选取像素点并累加判断后,形成与实际吻合度达86.78%的背景模型;提出衡量背景动态程度因子,根据其值获取图像的自适应聚类、更新阈值,提高了算法在动态背景下的检测精度;考虑到光线变化对检测结果的影响,提出衡量图像亮度因子并应用于聚类检测,增强了算法对光照的鲁棒性。与其他算法进行对比实验后表明,改进算法在不同场景中能有效检测目标物体,具有较好的适应性。; 齐悦曹锐; 关键词：目标检测鬼影

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