秘密意图回答“是”或“不”可以解码的实验测量(脑电图)

文摘

人际沟通是基于问题和答案,最有用的和最简单的情况是二进制“是或否”问题和答案。本研究的目的是证明可以解码的意图在“是”或“否”的答案从多通道实验测量记录,而秘密自我指涉的问题回答“是”或“不。”意图解码算法由一个共同的空间模式和支持向量机,用于特征提取和模式分类,分别将整个时频范围划分为好子窗口后200毫秒×2赫兹。使用信息的解码精度在每个好子窗口研究找到有用的时间和光谱范围和发现最高的800 - 1200毫秒α乐队或200 - 400 msθ乐队。从多个好子窗口的特性一起使用时,精度显著增加了∼86%。最有用的功能,为“是/否”歧视被发现集中在右额叶区域θ乐队和右centroparietal地区α乐队,这可能反映了违反自传的事实和更高的认知负荷“不”相比,“是的。”我们的任务要求受试者回答自我指涉的问题就像在人际交谈没有任何自我调节大脑的信号或高认知努力,和“是的”和“不”的答案是直接从解码大脑活动。这意味着真正意义上的“读心术”是可行的。超出其神经机制的贡献基本理解人类的意图,“是”或“不”的解码大脑活动最终可能导致一个自然的脑机接口。

1。介绍

最基本的语言沟通包括问题和答案,和最简单的一个是二进制“是或否”问题和答案。这使得基本人际通信(例如,“你的名字是约翰?”“是的”或“你想喝水吗?”“不”)。因此,通过解码意图回答“是的”或“不”从大脑活动,一个自然的人际沟通工具,它不需要任何操作培训或沉重的认知努力,可能发达。作为第一步,我们试图证明它可以解码意图回答“是”或“不”,以应对自我指涉的问题无创测量(脑电图)的实验基础。这是出于我们的最近的研究表明,意图回答“是”或“不”自我指涉的问题表示与事件相关的脑电图明显不同,尤其是在alpha-band活动(1,2]。

直接解码“是”和“不”的意图可能最终导致进步的脑-机接口(BCI),这是一种技术手段向外部世界提供用户的意图(设备或其它人)没有行为输出,通过直接的解释大脑的活动。BCI的最重要目标是患者严重的运动损伤,无法与他人沟通,包括那些在完全闭锁状态(不过)由于肌萎缩性脊髓侧索硬化症,脊髓损伤,脑干中风(3- - - - - -6]。最关键的技术之一,使BCI是读或“解码”用户的意图从他们的大脑活动。两种主要的方法一直追求的意图解码。第一个是基于自愿自律等特定的大脑信号慢皮层电位(7和感觉运动的节奏8]。这需要大量的操作培训使用反馈和奖励。不幸的是,许多人无法根据需要调节大脑活动,这被称为“BCI文盲”[9,10]。另一种方法利用P300等诱发的大脑活动与事件相关电位(ERP) (11,12)和稳态诱发电位(13,14]。操作培训不是必需的,但需要持续的关注引起可辨别的大脑反应增加,导致重要的认知负荷。

这两种方法可能不会如此成功的患者综合领先指标(15]。推测,失败是由于灭绝有目的的认知和思维的综合领先指标病人(15]。读心术是至关重要的另一种方法,它不需要意志和高度的认知努力。Birbaumer和他的同事们提出一种方法基于经典条件作用[16- - - - - -18]。他们试图把语言刺激和不愉快和痛苦的感官刺激,因此这些nonlanguage刺激的皮层反应条件根据语言刺激。这是非凡的考虑到语言是最自然的沟通方式。

本研究的具体目的是证明它是可行的解码“是”和“否”的答案记住实验脑电图。我们证明了读心术在真正的意义上,这是基于预测的意图从大脑活动,回答问题是可以实现的。意图解码,脑电图的区别的特征,我们发现在我们之前的研究中利用时频特性“是/否”解码。解码算法是基于我们之前的研究中使用的相同的数据(2]。

2。材料和方法

2.1。主题

23个学科没有记录神经或精神疾病参与实验的男性(年龄:23.13±2.97年,12)。所有受试者延世大学的本科生和右撇子本机讲韩语者。书面知情同意得到每个主题在实验之前。实验过程是延世大学批准Wonju机构审查委员会(IRB)。所有的实验都是在IRB的指导方针和规定。

2.2。实验任务

在实验之前,所有受试者完成书面问卷的自传事实(如工作、姓名、年龄、出生日期)。我们生成的两种相反的问题从一个自传事实;一个问题应该回答“是的”,其他(即。,一个utobiographical fact violation (AFV)) should be answered “no.” These two questions were almost the same except one critical word (斜体单词下面的例子),确定问题是否同意主体的身份。例如,如果话题的工作是一个学生,两个问题如下:类型(一),回答“是的”:是你的工作学生吗?类型(b),回答“不”:是你的工作老师吗?

总共40型(一个)问题和40型(b)问题是生成基于每个主题的问卷。每个问题是由2或3的韩语,和平均数量的字符(韩国“韩语”)在每一个关键字为3.18±1.02。每个人物有3.3厘米宽、4.27厘米高。

所有问题提出了视觉通过商业软件(演示;神经行为系统,伯克利,CA)。解释实验任务的详细过程后,我们要求每个单词受试者观看仔细17英寸的电脑屏幕上,这样他们可以尽快做出立即回应的关键字。模特的眼睛之间的距离和监控将∼0.75。每个单词的顺序提出了一个问题一个接一个监控中心,如下所述。

图1(一)说明了实验过程。十字标记(“+”),为固定为1000 ms和一个黑色的屏幕是300 ms。然后,每个单词的顺序问题,提出了300 ms,单词之间有一个黑色屏幕300 ms。最后一句话的问题被称为关键字(CW),提出了300年女士连同一个问号。虽然这个问号可能自然诱发的决定“是”或“不”,从而唤起自动回答,我们不要求受试者做出任何反应秘密和公开但保留答案1 s空白时期。这将使我们探索皮质活动期间保留信息“是”或“不是”的时候,工作记忆(WM)。最后,当“请回应”(韩国)提出了300 ms,实验对象被要求回应心中秘密“是”或“不”,没有任何的行为反应。

图1(b)说明了认知过程的预期时间序列连续波后发作,直到“请回应”提示出现时,它是基于我们之前的研究在皮质意图的信息处理1,2),这表明大脑活动之间的差异“是”和“否”的答案在早期(0∼600 ms)和后期(600∼1300 ms)相对于连续波爆发。我们发现早期与语义加工和自动决定答案(1在图](用一个红色的盒子1(b)),而后期参与了答案的保留在内存中(用一个蓝色的盒子图1(b)),直到“回应线索”出现在图(用一个黄色的盒子1(b))2]。因此,对解码的时间周期的意图来回答“是”或“不”是后期,相应的保留心中的意图(600∼1300 ms)。

每个主题表现两个街区的任务。每个块包含基于调查问卷(即生成的所有问题。,40type (a) and 40 type (b) questions), and 10 of 40 questions for each question type were randomly selected and presented once again. Consequently, each block included 50 type (a) and 50 type (b) questions in total. The average duration of each single trial (i.e., one question and answer) was 4380 ± 274.95 ms. The total time for performing the tasks was approximately 20 minutes including at least 5 minutes of rest between blocks.

2.3。脑电图(EEG)记录和数据分析

60通道脑电图记录基于真空度系统使用一个脑电图放大器(大脑产品GmbH德国慕尼黑)与Ag / AgCl电极帽(EASYCAP, FMS,德国慕尼黑)。地面和参考电极在AFz和乳突,分别。所有电极的阻抗保持在10 kΩ。采样率是500样本/ s。带通滤波器(0.03 -100 Hz)和陷波滤波器(60 Hz)应用以减少背景噪音和电力线干扰。

一个开源工具箱EEGLAB用于整个过程的预处理19]。首先,实验脑电图是分段−500∼1300毫秒期间相对关键字出现。通过目视检查,我们将污染严重的实验波形从nonstereotyped工件漂移和不连续等。然后,独立分量分析(ICA)是用来其余实验脑电图以正确的眼部和肌肉构件(20.]。的平均百分比每个主题的时代剩余数量为98.88±3.08%和97.96±5.86%为“是”和“不是”的问题,分别。

2.4。是的/不解码

图2(一个)说明了“是/否”的结构意图使用当地的时频信息解码算法。首先,我们选择了29 60(即渠道。,Fp1, Fpz, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, FC5, FC1, FC2, FC6, T7, C3, Cz, C4, T8, CP5, CP1, CP2, CP6, P7, P3, Pz, P4, P8, O1, Oz, and O2), following the standard 10–20 system. This was based on a recent simulation study which showed that the decoding accuracy with the common spatial pattern (CSP) spatial filtering was optimized when ∼30 channels were used and decreased for more channels [21]。整个时频范围(0 - 1200 ms, 4-50 Hz)分为好子窗口的200 ms×2赫兹。意图解码在每个当地的时频好子窗口进行如下。实验脑电图是带通滤波的频率范围好子窗口使用线性相位有限脉冲响应滤波器(滤波器的数字顺序:512年,带宽:2赫兹)。的多通道时间期内bandpass-filtered信号好子窗口随后被投影到低维CSP(四维)的算法(22]。从CSP空间滤波器获得四个时间序列被用来构造一个四维特征向量,通过支持向量机(SVM)分类器。最终的分类器的输出是“是”或“不,”决定的回答每一个审判。

训练分类器的性能,验证了10倍交叉验证如下:首先,对于每一个类,我们随机分割试验与相同数量的10倍试验(即。为每个类),∼10试验/折叠。然后,我们随机选择一个折叠(k^th,在那里k= 1,2,…,10)作为测试数据(10%)和训练分类器(即使用其他数据。,9折除k^th折,90%)。为了保持平衡的“是”和“否”试验,选择培训/测试数据(即在每个类。“是的”或“不”),如图2 (b)。每个单一的地面真理审判是决定是否在单个试验的问题是包括AFV与否。每个主题的解码精度估计的平均正确分类的比例从10个重复(例如,k= 1,2,…,10)的过程。

此外,我们还通过有效使用的所有特性获得多个时频好子窗口,为了调查是否更准确解码是可能通过结合有用特性在时频域局部。时频好子窗口选择如果一个特定的好子窗口的解码精度高于预定阈值(2×标准差均值在时频好子窗口)。然后,分类器训练和测试如上所述,与输入特征向量通过结合所有选中的好子窗口。

2.5。与事件相关的光谱摄动(ERSP)分析

时频激活模式,即。,ERSPs, were investigated to reveal statistical differences between “yes” and “no” to find the time and frequency ranges of interests for effective classification. A` continuous wavelet transform (CWT) based on a complex Morlet wavelet was used for the ERSP analysis [23]。CWT线性增加的数量的周期根据4至13.5,频率最低的(1 Hz)和最高频率(100赫兹),分别为(19]。这种方法提供了更好的高频率的频率分辨率,更好的匹配的线性范围,我们采用时频图形象化19]。诱导的光谱功率计算,平均每一个审判的ERSP模式(24]。ERSP的时频分布模式被表示为相对变化的比例在一个基准间隔从300−0 ms刺激发病之前,减少主体间变异性和规范化权力变化在不同的频段。

我们雇佣mass-univariate方法与基于集群的排列测试修正多重比较(25为了找到时间,频率,和电极之间表现出显著差异“是”和“不”先天的知识。详细过程如下:(1)大量的paired-samplet测试被应用于数据的范围内所有time-frequency-electrode垃圾箱0 - 1200 ms(时间),5 - 30 Hz(频率)和29个电极。箱子的数量是181714 = 241××26日29日自241年有时间样本,26日频率分,29电极。电极表现出高t选择值,平均功率谱功率计算选择电极,如下。首先,从空间分布t值感兴趣的频段内平均(例如,θ乐队:4 - 8赫兹;α乐队:8日至13日Hz)在整个时期(0 - 1200 ms),电极显示更高值高于预定阈值(最高价值上10%)被选中。平均功率谱功率计算下一步选中的电极。(2)在步骤1显著位置被发现后,时频垃圾箱筛选重要的在所有6266(= 241×26)垃圾箱值低于预定阈值( )。一群时频垃圾箱成立如果超过连续两个箱子被选中时间或频率轴。的总和t集群内部的值,t_质量,然后计算并与代理的零分布数据来确定集群的统计学意义(高于最高5%的空分布)。的零分布t_质量得到的最大价值t_质量为每个5000代理数据,导出了随机排列的“是”和“否”的答案。

2.6。由共同的空间格局特征提取(CSP)过滤

CSP是数学程序获得一个空间滤波器分离多通道信号到添加剂子组件,这样两个类之间的差异的方差最大化。,最两个类之间的区别的特性得到最大化的空间过滤信号的方差类同时最小化的其他类(22]。CSP算法被认为是有效的歧视心理状态与事件相关的脑电图频谱权力(26]。CSP的结果可以被可视化为地形图在头皮上,这有助于解释功能神经解剖学的意义(26]。

CSP空间滤波器,W,可以得到两个协方差矩阵同时对角化的类1和2如下: 在哪里 。Σ₁和Σ₂代表的空间协方差矩阵平均在每个类的所有实验脑电图,和Λ₁和Λ₂表示对角矩阵。投影向量,(列向量W),可以获得一个广义特征值分解如下: 在哪里w_k(k= 1,…,C,在那里C是渠道的数量)是广义特征向量,然后呢和被定义为k^th对角元素的Λ₁和Λ₂分别在哪里 。重要的是,和(范围从0到1)反映了为每个类和方差 。因此,如果接近1,应该接近于0。这意味着相应的投影向量,w_k,显示了高方差类1但是低方差在2班。这两个类之间的方差差异使歧视一个类从另一个。特征值在降序排序计算,这意味着第一个投影向量收益率最高的方差为1级(但类的最低2),而最后一个投影向量收益率最高的方差为二班(但最低为1级)。因此,第一个和最后一个投影向量是最有用的歧视(22]。

空间滤波器W提供了实验多通道脑电图的分解,E,因为Z=W^TE,在那里E被表示为一个矩阵C行和(通道的数量)T(样品)的数量列。的列W⁻¹形成了共同的空间格局和头皮上可以作为地形可视化。空间过滤时间序列的方差Z计算作为分类特征如下: 在哪里的数量特征。米设置为2,这意味着第一个2和最后2投影向量作为特征,因此,功能的数量4所有分类。采用对数变换近似正态分布的数据。

2.7。使用支持向量机(SVM)模式分类

支持向量机已经被认为是一个实用的和健壮的人类大脑信号的分类方法(27,28]。SVM的训练来确定一个最优超平面的距离的支持向量(最接近分离边界)是最大化29日,30.]。线性支持向量机的分类超平面一个^Tx+b满足 在哪里x_我= {f_p,我}表示特征向量(= 1,…,4)可以从CSP算法和获得 表示它的正确的类标签。N和ξ_我表示训练样本的总数和偏离线性可分的最优条件,分别。两人分离超平面,提供最大的利润可以通过最小化代价函数 受约束 在哪里代表一个正规化的惩罚参数误差项。通过将这种优化问题转换为对偶问题,解决方案可能决定为非零值,实现平等α_我只有。相应的数据样本被称为支持向量,这确定边界的决定是至关重要的。而不是基本的线性支持向量机,我们使用径向基函数(RBF)内核非线性项目特征向量在高维空间,因此更适合非线性特性和类标签之间的关系(29日]。支持向量机的详细参数包括RBF内核参数和正规化点球被反复试验确定。

3所示。结果

3.1。是的/不解码

图3显示的时频表示“是/否”解码精度平均在每个时频好子窗口的所有科目。时频解码精度是由代表解码生成地图精度平均在每个时频好子窗口内的所有科目,使估计的解码精度时频范围。我们用两个标准来定义最重要的时频好子窗口显示解码精度高。第一个是使用75%的解码精度的阈值水平,由理论95%置信区间的机会水平当10试验/类用于测试(31日]。另一个标准是解码精度应高于平均值+ 2×标准偏差值(79.34%)。高解码精度高于这两三个好子窗口的阈值水平得到α和θ乐队(用三个框,如图3)对早期和晚期阶段。最高的,第二高的解码精度上发现了α乐队(10 - 12赫兹)时代晚期(盒子①:81.08±8.89%的1000 - 1200毫秒,盒子②:79.99±8.99% 800 - 1000 ms)。此外,第三高解码准确性上发现了θ乐队(6 - 8 Hz)早期(盒子③:79.76±10.21% 200 - 400 ms)。当这三个最好的时频好子窗口内的所有12个功能一起使用,解码精度是最好相比大大增强好子窗口(10 - 12赫兹,1000 - 1200 ms),如图4(一)(单:81.08±8.89%,合计:86.03±8.69%,t(22)=−5.95, ,由paired-samplet以及)。个体解码精度提出了表1。每个时频好子窗口的敏感性和特异性的价值观提出了补充图1。

3.2。空间模式

图5显示最重要的公共空间模式之间的区别“不”和“是”的回答三个时频好子窗口(平均超过所有科目)。每个地形从过去的区别(“不”的回答)和第一列(“是”的回答)的投影矩阵的逆矩阵,W,对于每个主题(补充图2),在每个时频好子窗口,然后计算平均超过所有科目。之间的区别在α乐队最重要的公共空间模式显示在正确的centroparietal地区最强的系数女士在1000 - 1200和800 - 1000毫秒时间(最左边的和中间板图5分别)。之间的差异最重要的共同空间格局θ乐队在200 - 400毫秒期间集中在右额叶区域(最右边的面板图5)。

3.3。与事件相关的光谱摄动(ERSP)分析

图6(一)显示的地形分布t在θ值平均乐队(4 - 8 Hz)在0 - 1200 ms。3电极(FC2 FC6, C4)显示高t值高于预定阈值(t> 1.62,对应于最高10%)选择在右额叶区域(用黑点在图的左侧面板6(一))。重大“是/否”差异被发现在一个时频范围200 - 800毫秒左右上θ和降低α乐队(6 - 10 Hz),这是更强的“不”相比,“是的”(用坚实的轮廓在图的左侧面板6 (b))。

α乐队3电极在右顶叶区域(CP2、Pz和P4)高t值选择如上所述(t> 1.52,最高10%)用黑点在右面板图6(一)。“是/否”的区别在光谱功率在这个地区是重要的在一个时频范围(300 - 1200 ms, 9 - 12赫兹),alpha-band实力更强的为“不”相比,“是的”(用坚实的轮廓在右面板图6 (b))。

4所示。讨论

我们发现可以解码意图回答“是”和“不”与高精度的实验脑电图。最好的解码精度平均在23个学科高达86.03%时在多个时频好子窗口都有用的特性的总和。解码精度高于70%的受试者(22 23主题),这是一种合理的二元分类的准确性32]。我们解码“是”和“否”的答案直接从大脑活动代表了两个不同的答案,这意味着真正意义上的“读心术”是可行的。我们研究的实验范式是基于自然的任务要求被试回答自我指涉的问题在与别人谈话,没有自律的大脑信号或高的认知努力。没有不愉快的刺激和意志或高认知需要努力因为我们的方法是基于一个“是”和“不”的直接解码没有任何自我调节大脑的信号。Birbaumer小组提出一个新的基于经典条件作用的替代方法来解决这个问题传统的BCI的综合领先指标病人(16- - - - - -18]。训练,两个截然不同的非条件刺激后立即提供给受试者的简单“是/否”问题(对应条件刺激),皮层响应可以是既肯定又否定的条件不同。无条件刺激包括听觉粉红噪声和白噪声(16,18)和电刺激疲软的拇指(17]。这种方法的主要思想是调整用户的大脑活动间接通过无条件刺激,“是”和“不”可以很容易地歧视神经信号响应的感官刺激,而不是阅读用户的答案从神经信号。这种方法可能会提供一个替代传统的BCI方法在这种意志,或高认知努力不是必需的。然而,目前尚不清楚条件皮质反应可以维持多长时间考虑经典条件作用的灭绝效应(33]。此外,无条件刺激如听觉噪声或电刺激可以引起很大的不满。

最近,一个“是/否”的更自然的方法解码演示了基于功能近红外光谱(fNIRS)综合领先指标病人(34]。他们取得了“是/否”基于fNIRS信号解码精度超过70%,这是记录,而病人回答“是”或“不”个人在心中反复和开放的问题。有趣的是,同样的实验协议,因为它使得基于脑电图他们报告说,解码精度低于水平的机会。本研究采用自然问题/回答任务不需要高认知努力或意志,就像我们的。但是由于慢血流动力学的本质,解码的每个试验持续时间很长(> 10秒)。在这里,我们显示“是/否”解码的可能性大大短信号记录,哪个更有利于一个实际的BCI沟通工具。

我们用的是一种系统的方法找到大脑活动的特点反映在思想“是/否”的答案,然后利用这些特性开发解码算法。进一步的研究可能需要调查的患者,是否可能会受益于BCI,可以容纳的意图回答思想在短时间和对病人的数据来验证我们的方法。

在这项研究中,关于自我参照的意图自传的事实基础上的问题进行了探讨。重要的是进一步尝试解码意图回答各种问题包括欲望、感觉和偏好。此外,提出了我们的问题只有在视觉刺激。神经病人可能有一个残疾等不正常的视觉功能修复他们的目光在特定的视觉刺激(35]。不同的感觉形态如听觉刺激一直尝试BCI通信工具(34,36]。将是有益的,如果我们的方法可以验证与听觉刺激,如声音,考虑到高解码精度高于80%得到即使的大脑活动期间保持头脑的决定(10 - 12赫兹,1000 - 1200 ms)用于解码。因此,我们希望可以解码“是”和“不”的意图以类似的方式,即使其他类型的问题和/或听觉刺激用于进一步的研究。此外,在这里,我们没有试图优化支持向量机的详细参数,包括RBF内核参数和正规化点球。使用支持向量机的最佳参数,例如,通过使用“网格搜索方法(37显然),可能有助于更好的结果。

我们发现两个时频区域包含有用的信息“是/否”解码,在早期θ和晚期α乐队。“是/否”的有用特性解码的α乐队被发现在顶叶区域集中在800 - 1200毫秒的CSP算法。最近,我们表明,α节律在右顶叶区域之间差异化意图的回答“是的”或“不”思想,大概由于WM保留在认知负荷的差异(2]。一些先前的研究表明,更高的顶叶阿尔法能力反映了增加内存负载(38,39)或注意力需求(40,41在WM保留)。α越高权力是归因于主动抑制控制在WM保留块传入的刺激,为高效皮层信息处理(38,39,42,43]。我们的研究结果显示高壁α为“不”相比,“是的”,这可能意味着更高的认知负荷相比,在保持“不”思想“是”(2]。alpha-band活动增加更大的“不”可能反映了在意图保留WM负荷增加。韩国的语言,“是”,是字符的词,“네,”和“不”三字,“아니오。“这是似是而非的WM负载要求越高代表打算回应“不”,而不是“是”由于韩国字的长度,导致更高的阿尔法节律。这种假设支持ERP研究报道,大alpha-band权力诱导保留更长时间的话(44]。

它也可以解释,明显高于alpha-band活动centroparietal地区“不”是由于注意力需求越高40,45),这导致了解码精度高。这也符合最近的一项研究[46)报道,高阿尔法节律被确认在右顶叶皮层在更高的内部条件注意发散思维的任务。结果大α的“不”的权力比“是的”可能意味着更强的抑制外部刺激的自底向上的注意网络引起的“不”,更高的内部注意力需求。这是由心理物理显示,说“不”需要更多努力复议后理解一个句子,一个更长的响应时间说“不”比“是”(47,48]。

额theta-band活动地区在200 - 500 ms是另一个“是/否”解码的主要特性。θ人显示地形专注于中线额叶和颞区域外侧。“是”和“不”的区别也在这些地区最突出的。哈尔德等人报道,颞额theta-band活动在300 - 800年相比,语义不一致的风险高女士一致的句子(49]。这是符合我们的结果,“不”刺激与自传的事实不一致。theta-band活动的增加语义不一致的解释,以反映一般的错误检测机制,也就是与错误消极(白尾海雕)[50]。有趣的是,灾区和塔克显示频域分析的白尾海雕收益率theta-band midfrontal地区活动(50]。一个相关的研究报告更高的θ振荡对句法违反(51]。我们观察到额θ权力在200 - 500毫秒导致解码精度高。考虑位置和频带,我们的结果的有用性额θ权力在200 - 500 ms可以被解释为另一个证据,说明错误额θ振荡是一个普遍的现象基本包含违反与内部信息的处理传入的刺激。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现没有提供,因为本研究的一些参与者不同意发布他们的生理信号。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究受到了大脑研究项目通过韩国国家研究基金会(NRF)由科技部和ICT(没有。2017 m3c7a1029485)。

补充材料

补充数据的敏感性和特异性“是/否”为每个时频解码好子窗口(补充图1)和之间的差异最重要的空间模式识别“是”和“不”的个别科目三时频好子窗口(补充图2)。(补充材料)

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