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基于融合格兰杰因果关系的CNN的恐高症脑电图量化( Acrophobia Quantified by EEG Based on CNN Incorporating Granger Causality )
Fo Hu Hong Wang Qiaoxiu Wang Naishi Feng Jichi Chen Tao Zhang
本研究旨在量化高空作业人员的恐高症，并提供安全建议。考虑到恐高症是一个常规检测方法无法准确评估的模糊量，我们提出了一种量化恐高症的综合解决方案。具体来说，这项研究模拟了一个名为高空木板行走挑战的虚拟现实环境，为受试者提供了一个安全可控的实验环境。此外，提出了一种结合卷积神经网络和Granger因果函数脑网络的Granger因果卷积神经网络(GCCNN)方法来分析受试者的无创性头皮脑电信号。这里用GCCNN方法区分三级分类任务中有重度恐高症、中度恐高症、无恐高症或二级分类任务中无恐高症和恐高症的被试。与主流方法相比，GCCNN方法获得了更好的分类性能，对两类分类任务（无恐高症对恐高症）的准确率为98.74%，对三级分类任务（无恐高症对中度恐高症对重度恐高症）的准确率为98.47%。因此，我们提出的GCCNN方法比比较方法能提供更精确的定量结果，使其在进一步的实际应用中更具竞争力。
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