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基于Gabor小波和格兰杰因果的脑-肌电同步性分析
手部运动功能神经肌肉调节机制的研究在假肢控制、康复治疗和评价等方面具有重要意义.基于Gabor 小波和格兰杰因果(WT-GC)实现皮层肌肉耦合(CMC)分析,并定义GC峰值频率和显著性面积指标,定量描述不同频段的脑-肌电耦合及信息流向特征.同步采集10名健康被试在10％和60％大自主收缩力(MVC)下的脑电(EEG)与肌电(EMG)信号,运用脑-肌电同步性分析方法进行手部不同力量下的脑-肌电同步耦合特征分析.结果显示:与10％ MVC相比,在60％ MVC握力输出下,EEG→EMG和EMG→EEG方向GC峰值频率均向高频段转移;EEG→EMG方向上beta频段的GC显著性面积降低,并具有统计性差异(P＜0.05).研究结果验证,所提出方法能够有效刻画不同频段的皮层肌肉间能量耦合特征,可描述不同信息传递方向上的神经元同步振荡强度,也可揭示皮层肌肉运动系统通过调节神经元同步振荡强度、频段与流向来控制手部力量输出的神经机制,为探索手部运动控制与反馈信息解码提供了依据.
关键词： 小波变换-格兰杰因果 脑-肌电同步 皮层肌肉耦合 信息流向 自主收缩力 -
基于Gabor小波-传递熵的脑-肌电信号同步耦合分析
人体运动中脑电(EEG)信号和肌电(EMG)信号间的同步特征能够反映皮层肌肉间功能耦合(FCMC)的关系.本文将Gabor小波和传递熵(TE)结合,提出一种新的方法(Gabor-TE)用以定量分析不同恒定握力下EEG-EMG信号间的非线性同步耦合特征及方向特性.本研究首先选取9名健康受试者在4种不同恒定握力下的EEG、EMG信号,并以Gabor小波变换进行局部分解;然后计算频带TE值并定义单位传递面积指标(ATE),分析恒定握力下EEG-EMG信号的局部频段同步特征及方向特性;后探究EEG信号和EMG信号功率谱对Gabor-TE方法分析结果的影响.本文研究结果表明:恒定握力下,β频段EEG→EMG方向TE值高于EMG→EEG方向,且随握力水平增加EEG→EMG方向上β频段ATE值降低;γ频段TE值在EMG→EEG和EEG→EMG方向上的差异随握力增加而呈现出一定的变化规律;EMG功率谱与特征频段TE结果强相关.本文试验结果表明,Gabor-TE方法能定性、定量描述EEG-EMG信号在局部频带和信息传递上的非线性同步耦合特征,今后或可为研究运动控制及患者康复评价提供一定的理论依据.
