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基于变尺度符号传递熵的多通道脑肌电信号耦合分析
在运动控制中,脑肌电耦合强度可以反映大脑皮层和运动肌肉之间的联系.传统的时间序列符号化方法容易混淆原始信号,丢失信号的动态特性.因此,提出可变尺度参数的符号传递熵,对上肢不同握力下的皮层脑电和表面肌电信号进行多通道耦合性分析,进而提出一种耦合强度的表示方法,对脑肌电耦合强度进行定量分析.首先,分析并比较尺度参数对脑肌电传递熵的影响,并选择优化的尺度进行符号化传递熵的计算;其次,针对不同握力下多通道脑肌电信号的分析,验证大脑运动区C3、C4通道的脑电在运动控制中占主导地位以及大脑的对侧控制机制.实验中还发现,随着握力的增强,肌电到脑电的传递熵有增大趋势,右手(惯用手)脑电到肌电的传递熵较左手的高,同时随着输出力量的增强,脑肌电的双向平均耦合强度也增大.结果分析显示:5、10、20 kg握力下,EMG→EEG方向的左手耦合强度分别为0.033 0±0.005 8、0.037 3±0.0040、0.045 1±0.005 5,右手耦合强度分别为0.0352±0.0029、0.0432±0.0035、0.0603±0.001 8,除左手5和10 kg握力间不存在显著性差异,其余都具有显著性差异(P＜0.05);EEG→EMG方向左手耦合强度分别为0.0253±0.0047、0.037 9±0.002 6、0.048 1土0.006 8,右手耦合强度分别为0.033 3±0.004 1、0.051 0±0.005 7、0.064 9±0.008 5,不同握力间均有显著性差异.研究结果表明:皮层肌肉功能耦合具有双向性,而且耦合强度在通道和握力不同时有差异.变尺度传递熵可用于定量描述大脑皮层与神经肌肉组织之间的非线性同步特征及信息交互.
