FEAD：fNIRS-EEG情感数据库(视频刺激)

介绍

FEAD（Functional Near-Infrared Spectroscopy and Electroencephalography Affective Database）是一个结合功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）的情感数据库。该数据库通过视频刺激收集数据，用来研究人类的情感反应。FEAD 数据库可以帮助科学家理解大脑在处理情感信息时的活动模式。

应用使用场景

1. 情感计算：利用情感数据进行机器学习模型训练，开发出能够识别人类情感状态的智能系统。
2. 脑机接口：基于情感数据的脑机接口系统，使得用户能够通过情感控制设备。
3. 心理学研究：用于分析和理解情感与脑活动之间的关系。
4. 医疗诊断：辅助诊断情绪失调、抑郁症等精神疾病。

以下是关于情感计算、脑机接口、心理学研究以及医疗诊断的各项代码示例实现。为了保持简洁，每个部分的代码示例仅展示核心概念和基础框架。

情感计算

利用情感数据进行机器学习模型训练

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 读取情感数据集
data = pd.read_csv("emotion_data.csv")

# 假设情感数据包含特征列和目标情感标签
X = data.drop("emotion_label", axis=1)
y = data["emotion_label"]

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练机器学习模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy}")

脑机接口

基于情感数据的脑机接口系统

import numpy as np

# 假设我们有一个函数 `read_brain_signals()` 用于读取脑电信号
def read_brain_signals():
    # 模拟读取脑电信号
    return np.random.rand(10)

# 假设我们有一个已经训练好的情感分类模型 `emotion_model`
def emotion_classification(signals):
    # 模拟情感分类
    emotions = ["happy", "sad", "angry"]
    return np.random.choice(emotions)

def control_device_by_emotion(emotion):
    if emotion == "happy":
        print("播放快乐音乐")
    elif emotion == "sad":
        print("播放舒缓音乐")
    elif emotion == "angry":
        print("播放平静音乐")

# 主流程
signals = read_brain_signals()
current_emotion = emotion_classification(signals)
control_device_by_emotion(current_emotion)

心理学研究

用于分析和理解情感与脑活动之间的关系

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取情感和脑电图数据 (EEG 数据)
eeg_data = pd.read_csv("eeg_emotion_data.csv")

# 可视化情感和脑电图数据之间的关系
sns.pairplot(eeg_data, hue="emotion_label")
plt.show()

# 计算情感和脑电图特征之间的相关性
correlation_matrix = eeg_data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

医疗诊断

辅助诊断情绪失调、抑郁症等精神疾病

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

# 读取患者的情感数据和诊断标签
patient_data = pd.read_csv("patient_emotion_data.csv")

# 假设情感数据包含特征列和目标诊断标签
X = patient_data.drop("diagnosis_label", axis=1)
y = patient_data["diagnosis_label"]

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出分类报告
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(report)

这些代码示例仅提供了基本的实现思路，实际应用中需要根据具体需求和数据进行调整和优化。

原理解释

fNIRS（功能性近红外光谱）

fNIRS 利用近红外光穿透头皮和颅骨，在头皮表面测量脑部血氧浓度变化，从而间接反映脑活动。

EEG（脑电图）

EEG 记录的是头皮上的电活动，主要由神经元的同步活动引起。它提供了高时间分辨率的数据，可以显示大脑的快速动态变化。

算法原理及流程图

算法原理

1. 数据预处理：对 fNIRS 和 EEG 数据进行去噪、标准化等预处理操作。
2. 特征提取：从预处理后的数据中提取有意义的特征。
3. 特征融合：将 fNIRS 和 EEG 特征进行融合，以提高模型的情感识别性能。
4. 分类器训练：使用机器学习算法（如 SVM, k-NN, 深度学习）训练情感分类模型。
5. 情感识别：输入新的 fNIRS 和 EEG 数据，通过训练好的模型识别情感状态。

流程图

实际详细应用

代码示例实现

数据预处理

import numpy as np
from scipy.signal import butter, lfilter

def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):
    nyquist = 0.5 * fs
    low = lowcut / nyquist
    high = highcut / nyquist
    b, a = butter(order, [low, high], btype='band')
    return b, a

def bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

# Example usage
fs = 250.0  # Sampling frequency (Hz)
lowcut = 1.0
highcut = 50.0
data = np.random.randn(1000)  # Example raw data
filtered_data = bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs)

特征提取

def extract_features(data):
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    return np.array([mean, std])

features = extract_features(filtered_data)

分类器训练

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Assuming `X` is the feature matrix and `y` is the labels
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}')

部署场景

1. 嵌入式系统：将训练好的情感识别模型部署到嵌入式设备上，实现实时情感监测。
2. 云服务：将模型部署在云端，提供情感识别API服务。
3. 移动设备：在手机或平板上运行情感识别应用程序。

材料链接

• fNIRS基础知识
• EEG基础知识
• Scikit-learn 文档
• SciPy 文档

总结

FEAD 是一个强大的情感数据库，结合 fNIRS 和 EEG 技术，为多种情感计算和神经科学研究提供了宝贵的数据资源。其应用范围广泛，包括情感计算、脑机接口、心理学研究和医疗诊断。通过合理的数据预处理、特征提取和分类器训练，可以实现高效的情感识别。

未来展望

1. 跨文化研究：将 FEAD 数据库扩展到不同文化背景下的情感数据收集和分析。
2. 多模态融合：进一步研究如何更有效地融合其他生理信号（如心率、皮肤电活动）以提高情感识别准确性。
3. 实时系统：开发低延迟、高精度的实时情感识别系统应用于实际生活中，如智能家居、虚拟现实等领域。