fMRI Brain Decoding of Facial Expressions Based on Multi-voxel Pattern Analysis
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 372
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
KBEI02_171
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
Abstract:
In a brain decoding study, using the functional magnetic resonance imaging (fMRI) data we determined the facial expression of the visual stimulus that the subject perceived. fMRI data acquired from a healthy right-handed adult volunteer who participated in three separate sessions. Participant viewed blocks of emotionally expressive faces alternating with blocks of neutral faces and scrambled images. Multi-voxel pattern analyses are then used to decode different expressions using the activity pattern of most active parts of brain. We used multi-class support vector machine (SVM) to distinct five brain states corresponding to neutral, happy, sad, angry and surprised. Results show that these facial expressions can be classified from fMRI data with the average sensitivity of 90 percent.
Keywords:
Authors
Farshad Rafiei
CIPCE, Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran Tehran, Iran
Gholam-Ali Hossein-Zadeh
CIPCE, Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :