基于功能性近红外光谱(fNIRS)实时监测选手前额叶皮层氧合血红蛋白(HbO2)浓度变化（Δ[HbO2]＞0.15mM为认知负荷阈值） 🆔 ID: 381859 ✅ 可用
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应用机器学习分类器区分高强度对抗与常规操作时的前额叶激活模式（SVM交叉验证准确率≥92.3%） 🆔 ID: 381860 ✅ 可用
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通过小波变换分析前额叶皮层血流动力学响应函数(HRF)的时间-频率特征（α波段0.5-1.2Hz主导成分） 🆔 ID: 381861 ✅ 可用
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量化认知负荷指数与前额叶HbO2浓度变化的皮尔逊相关系数（r=0.81±0.03稳定区间） 🆔 ID: 381862 ✅ 可用
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构建深度卷积神经网络(CNN)解码选手决策时的神经激活图谱（空间分辨率0.5cm2/voxel） 🆔 ID: 381863 ✅ 可用
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监测前额叶-运动皮层功能连接强度（PLV相位锁定值＞0.72为神经协同基准） 🆔 ID: 381864 ✅ 可用
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应用动态因果模型(DCM)解析前额叶对运动执行区的调控时延（有效连接延迟＜120ms神经通路） 🆔 ID: 381865 ✅ 可用
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计算认知控制任务中前额叶HbO2上升斜率（＞0.3μM/s为快速激活优势特征） 🆔 ID: 381866 ✅ 可用
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通过支持向量回归(SVR)预测比赛关键时刻的决策准确率（R2=0.79的神经-行为关联模型） 🆔 ID: 381867 ✅ 可用
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量化压力情境下前额叶去氧血红蛋白(HbR)浓度波动方差（σ2≤0.08mM2为情绪稳定性指标） 🆔 ID: 381868 ✅ 可用
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构建贝叶斯网络推理不同游戏阶段的前额叶激活模式转移概率（转移熵TE＞0.5bits信息流） 🆔 ID: 381869 ✅ 可用
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监测双侧前额叶皮层激活不对称性（左/右HbO2比值＞1.18为逻辑分析优势） 🆔 ID: 381870 ✅ 可用
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应用fNIRS-EEG多模态融合提取神经血管耦合特征（相干性γ频段0.8-1.2Hz峰值） 🆔 ID: 381871 ✅ 可用
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计算认知负荷周期内前额叶HbO2浓度恢复半衰期（τ≤85秒为神经可塑性基准） 🆔 ID: 381872 ✅ 可用
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通过隐马尔可夫模型(HMM)解码前额叶激活状态的隐藏马尔可夫链（状态数K=5最优拓扑结构） 🆔 ID: 381873 ✅ 可用
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量化反应抑制任务中前额叶激活持续时间（＞320ms为冲动控制优势指标） 🆔 ID: 381874 ✅ 可用
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构建生成对抗网络(GAN)合成个性化神经反馈训练方案（判别器损失＜0.21生成真实性） 🆔 ID: 381875 ✅ 可用
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监测工作记忆负荷与前额叶HbO2浓度变化的剂量-反应关系（EC50=0.45mM半数有效浓度） 🆔 ID: 381876 ✅ 可用
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应用传递熵(TE)计算前额叶对感觉运动区的信息流向量（信息流强度＞0.63nats/s） 🆔 ID: 381877 ✅ 可用
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计算认知灵活性任务中前额叶激活的空间熵值（H＞2.1bits为策略切换能力指标） 🆔 ID: 381878 ✅ 可用
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通过时间序列分析提取前额叶HbO2浓度变化的近似熵(ApEn)（＞1.8为神经复杂性基准） 🆔 ID: 381879 ✅ 可用
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构建多层感知机(MLP)预测选手操作精准度与前额叶激活的回归模型（RMSE≤0.12mM预测误差） 🆔 ID: 381880 ✅ 可用
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量化团队协作时前额叶同步激活指数（PLI相位滞后指数＞0.58为团队神经同步基准） 🆔 ID: 381881 ✅ 可用
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应用小波相干分析(WTC)解析前额叶与边缘系统的功能耦合（相干性峰值＞0.75跨频段耦合） 🆔 ID: 381882 ✅ 可用
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监测认知疲劳状态下前额叶HbO2浓度基线漂移（Δbaseline＞0.08mM/小时为神经耐力阈值） 🆔 ID: 381883 ✅ 可用
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通过非负矩阵分解(NMF)提取前额叶激活的神经表征基（特征向量稀疏度λ≥0.85） 🆔 ID: 381884 ✅ 可用
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计算决策犹豫期前额叶HbO2浓度振荡频率（θ波段4-7Hz功率占比＞22%犹豫指标） 🆔 ID: 381885 ✅ 可用
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构建变分自编码器(VAE)压缩前额叶神经激活特征空间（重构误差＜0.09mM重构精度） 🆔 ID: 381886 ✅ 可用
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监测竞技状态波动时前额叶激活模式的拓扑不变性（图论聚类系数C＞0.41网络稳定性） 🆔 ID: 381887 ✅ 可用
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应用动态网络分析(DNA)解析前额叶功能连接的时变特性（模块化指数Q＞0.53动态重组能力） 🆔 ID: 381888 ✅ 可用
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