復(fù)合下肢想象動(dòng)作電位的特征識(shí)別新技術(shù)研究.pdf

1、復(fù)合下肢想象動(dòng)作電位是由于復(fù)合下肢動(dòng)作準(zhǔn)備或規(guī)劃時(shí)誘發(fā)的內(nèi)源性腦電信號(hào)，反映了在大腦具備的一類(lèi)較為復(fù)雜的下肢慣常運(yùn)動(dòng)思維狀態(tài)下，皮層各感覺(jué)運(yùn)動(dòng)功能區(qū)相互整合和協(xié)同關(guān)系的主觀運(yùn)動(dòng)意識(shí)，可作為深層次探索大腦對(duì)行走、坐站姿轉(zhuǎn)換等復(fù)雜行為學(xué)認(rèn)知功能的“窗口”，在腦-機(jī)接口、康復(fù)工程等領(lǐng)域也具有不可替代的重要性。相對(duì)于各類(lèi)簡(jiǎn)單肢體想象動(dòng)作電位，復(fù)合下肢想象動(dòng)作電位涉及更多的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)皮層功能區(qū)，模式復(fù)雜，在特征分析時(shí)不僅需要更高的空間分辨率，并且需

2、要恰當(dāng)?shù)奶卣髅枋龇椒?，以期更好的反映想象?dòng)作電位的實(shí)際特性。
　　 獨(dú)立分量分析是提高腦電信號(hào)空間分辨率的常用方法，但是傳統(tǒng)的獨(dú)立分量分析方法在腦電信號(hào)分析時(shí)，假設(shè)腦電的傳播過(guò)程是簡(jiǎn)單線性和瞬時(shí)混合過(guò)程，忽略了腦電傳播的時(shí)空動(dòng)態(tài)性，制約了空間分辨率的進(jìn)一步提高。在特征描述方法方面，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(Empirical Mode Decomposition，EMD)首次實(shí)現(xiàn)了以信號(hào)自身特性自適應(yīng)地構(gòu)造出反映信號(hào)中各成份的基函數(shù)，從

3、信號(hào)的振蕩模式的角度給出了信號(hào)成份定義的新概念，且適應(yīng)于非線性非平穩(wěn)信號(hào)，帶來(lái)了信號(hào)處理方法的新的革命。但采用該方法對(duì)復(fù)雜信號(hào)分析時(shí)，容易產(chǎn)生模態(tài)混疊現(xiàn)象，目前該方法的理論研究正在不斷完善中。
　　 本研究針對(duì)3類(lèi)關(guān)鍵復(fù)合下肢想象動(dòng)作(想象站起，想象左手與同側(cè)單腿協(xié)同動(dòng)作，想象右手與同側(cè)單腿協(xié)同動(dòng)作)誘發(fā)的想象動(dòng)作電位，以腦電信號(hào)傳播的真實(shí)模型—卷積混合模型為基礎(chǔ)，建立了小波包獨(dú)立分量分析進(jìn)行想象動(dòng)作電位空間濾波的方法，滿足了復(fù)

4、合下肢想象動(dòng)作電位研究的空間分辨率要求；提出改進(jìn)的EMD多分辨率分析方法進(jìn)行想象動(dòng)作電位的特征分析，通過(guò)對(duì)分類(lèi)篩選的特征時(shí)間尺度分別執(zhí)行EMD算法，避免了EMD算法直接應(yīng)用時(shí)帶來(lái)的模態(tài)混疊問(wèn)題；提出以想象動(dòng)作電位的alpha節(jié)律與beta節(jié)律的腦電特性構(gòu)造基函數(shù)來(lái)描述信號(hào)特征成份的新方法，實(shí)現(xiàn)了以想象動(dòng)作電位的特征振蕩模式的角度提取事件相關(guān)去同步/同步特征的方法；從特征振蕩模式的相位同步化特征的角度，探索了3類(lèi)復(fù)合下肢想象動(dòng)作時(shí)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)