基于皮层肌肉相干性的手部运动信息解码研究

发布时间：2017-04-19 08:46

  本文关键词：基于皮层肌肉相干性的手部运动信息解码研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究目的： 上肢功能障碍恢复的程度直接关系到脑卒中患者的生活质量,运动皮层和肌肉之间的功能连接直接关系到上肢功能障碍者的康复,上肢运动依赖于大脑的控制,运动时大脑皮层与肌肉间存在相互作用,神经肌肉的活动状态可以通过EEG-EMG的相干性来检测。本文采用脑电-肌电协同分析的方法,同时记录手部4种典型运动状态时的运动皮层脑电信号和前臂表面肌电信号,应用相干分析研究不同运动模式下皮层与不同肌肉的特征,实现上肢运动信息解码,为探索上肢运动功能重建机制提供实验支持。 研究方法： 1、实验范式及数据的采集、预处理 实验数据使用多导生理信号记录系统记录,根据范式流程,对10名受试人员分别在进行手指屈、伸及手腕屈、伸4组动作时,采集皮层运动区的F3F4FzC3C4Cz P3P4Pz9导联脑电信号和右手前臂指屈肌(FD)、指伸肌(ED)、尺侧腕屈肌(FCU)、桡侧腕伸肌(ECR)4导联的表面肌电信号。每位受试的每组动作均采集3组数据,共30组,根据范式的屈伸动作标记,把屈与伸信号分离,另根据动作准备标记(由屈伸动作标记开始持续0.5s高电平信号)、执行标记(准备标记后持续2.5s低电平信号),将信号分为动作准备信号、动作执行信号；将9导脑电信号分为5个频段：6频段(0.5-4Hz),θ频段(4-8Hz),α[频段(8-13Hz),p频段(13-30Hz),γ,频段(30-60Hz)；并进行基线漂移校正以及工频滤波。 2、脑电信号、表面肌电信号相干分析,及模式识别 从运动准备阶段、运动执行阶段两方面,对4组手部动作记录的各导联各频段(δ、θ、α、p、γ频段)的EEG分别与4块肌肉(FD、ED、FCIU、ECR)的EMG进行相干分析以及统计分析；根据相干分析的结果提取特征,运用支持向量机的方法对动作进行识别。 研究结果： 1、相干分析结果 1)在动作准备过程中 β频段：C3,P3,Pz导联在右手做屈指、伸指动作时相应的右前臂指屈肌、指伸肌的相干系数值较大(P0.05)；右手做屈腕动作时所有导联与尺侧腕屈肌的相干系数值均大于桡侧腕伸肌(P0.05),右手做伸腕动作时F3,C3,Cz,C4,P4导联与桡侧腕伸肌的相干系数值均大于尺侧腕屈肌(P0.05)； γ频段：Fz,C3导联在右手做屈指、伸指动作时相应的右前臂指屈肌、指伸肌的相干系数值较大(P0.05)；右手做屈腕动作时F3, Fz, C3, Cz, C4,P3导联与尺侧腕屈肌的相干系数值均大于桡侧腕伸肌(P0.05),右手做伸腕动作时C3, Cz, P3, Pz, P4导联与桡侧腕伸肌的相干系数值均大于尺侧腕屈肌(P0.05)。 在运动准备阶段,右脑C4,P4导联在手腕动作时与右侧前臂腕肌表现出相干性。 2)动作执行过程中 在β频段,右手做屈指、伸指动作时相应的右前臂指屈肌、指伸肌与脑电左侧C3导联相干系数值较大(P0.05)；在β频段,右手做屈腕、伸腕动作时相应的尺侧腕屈肌、桡侧腕伸肌与脑电左侧C3导联相干系数值较大(P0.01); 2、模式识别结果 将运动准备、执行阶段统计的p频段、γ频段EEG与EMG相干系数作为特征参数进行支持向量机模式识别,屈指、伸指正确分类结果为95%,屈腕、伸腕正确分类结果为90%。 研究结论： 运动准备过程中,在p频段、丫频段,各导联EEG与EMG均表现出相干性,即大脑皮层运动区都比较活跃,不仅控制右侧躯体活动的左脑,尤其右脑C4,P4导联在手腕动作时与腕肌表现出相干性。 在运动执行过程中,手臂肌肉的直接功能连接来自于对侧的运动皮层,而与肌肉同侧的运动皮层区域没有明显的相干性。 运动过程中,β、γ频段的脑电信号与前臂肌肉的表面肌电信号存在相干性,手指及手腕动作的识别率均在90%以上,可以以此作为判断手部运动解码的依据。
【关键词】：脑电信号 表面肌电信号 皮层肌肉相干性 β频段 γ频段 支持向量机
【学位授予单位】：天津医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R318.04
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-11
• 缩略语/符号说明11-12
• 一、前言12-17
• 1.1 研究背景12
• 1.2 上肢运动信息解码12-14
• 1.3 皮层肌肉相干分析研究现状14-16
• 1.4 研究目的及意义16
• 1.5 研究内容16-17
• 1.5.1 研究的主要内容16
• 1.5.2 本论文的结构16-17
• 二、原理和方法17-32
• 2.1 肌肉运动的皮层神经控制机理17-18
• 2.2 脑电信号18-21
• 2.2.1 脑电信号及其特点18-19
• 2.2.2 EEG电极位置选取19-21
• 2.3 表面肌电信号21-24
• 2.3.1 表面肌电信号及其特点21-22
• 2.3.2 sEMG电极位置选取22-24
• 2.4 实验方法24-27
• 2.4.1 实验范式设计24
• 2.4.2 实验对象与实验要求24-25
• 2.4.3 实验数据采集25-27
• 2.5 信号处理27-32
• 2.5.1 信号预处理27-29
• 2.5.2 相干分析29
• 2.5.3 支持向量机29-32
• 三、结果32-39
• 3.1 相干分析结果32-38
• 3.1.1 运动准备阶段33-36
• 3.1.2 运动执行阶段36-38
• 3.2 模式识别结果38-39
• 四、讨论与结论39-41
• 4.1 讨论39-40
• 4.1.1 β(13～30Hz)频段39
• 4.1.2 模式分类方法39
• 4.1.3 因果分析39-40
• 4.2 结论40-41
• 参考文献41-46
• 发表论文和参加科研情况说明46-47
• 综述47-61
• 综述参考文献58-61
• 致谢61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;ELECTRICITY期刊征稿启事[J];Electricity;2013年01期

2 付聪;李强;李博;;表面肌电信号采集与降噪处理[J];现代生物医学进展;2011年20期

3 沈来华;罗开涛;钱立锋;颜玉琴;沈志方;;温针结合康复训练对早期偏瘫患者上肢功能恢复的影响[J];中国中医药科技;2013年03期

4 王琳;张清芳;杨玉芳;;EEG相干分析在语言理解研究中的应用[J];心理科学进展;2007年06期

5 陈希星;张国锋;;偏相干技术分析噪声激励源[J];中国科技信息;2012年01期

6 严丽坤;相关系数与偏相关系数在相关分析中的应用[J];云南财贸学院学报;2003年03期

7 黄壮光;;脑卒中后遗症患者家庭康复训练的意义探讨[J];中国医药指南;2011年36期

8 王人成;郑双喜;蔡付文;姜力;朱德有;刘宏;李芳;;基于表面肌电信号的手指运动模式识别系统[J];中国康复医学杂志;2008年05期

9 王美豪;祝一虹;李建策;翁旭初;;运动准备和执行的全脑功能磁共振研究[J];中华医学杂志;2007年14期

10 袁志红;顾雁浩;马兆丽;王丽丽;王立仁;;正中神经体感诱发电位和脑卒中偏瘫侧上肢肢体功能的相关性[J];中国康复医学杂志;2013年11期

  本文关键词：基于皮层肌肉相干性的手部运动信息解码研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：315839