渐进低负荷肌肉收缩模式下脑肌电耦合性研究

来源 :南京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xingdeyanglina
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人体是一个复杂的生理系统,是一个跨越多尺度时空进行交互作用的复杂结构。运动神经系统通过生物电信号传递运动控制信息,该信号可以反映多层次的皮质-肌肉功能耦合的连接信息。当大脑中的运动中枢发出激活某块目标肌肉的指令,然后该指令以生物电信号的形式,通过神经中枢到达目标肌肉,引起目标肌肉的收缩运动,同时该目标肌肉就像一个传感器一样,采集外界环境中的信息,再处理成为各种电信号,通过神经中枢返回给大脑,大脑综合判断这些信息,再发出指令,从而精准的完成目标动作。在肢体运动的过程中,电信号在大脑,中枢神经系统和肌肉组成的回路中流动,这表明脑电信号和肌电信号存在一定的因果关系。本文主要基于低强度渐进负荷下肌肉静态收缩时产生的脑电信号和肌电信号的特征进行采集提取分析,同时设置主动屈腕实验加以对照。研究不同运动模式下大脑和肌肉之间的耦合性关系。具体工作如下:(1)为了研究大脑和肌肉的耦合性.,设计低强度渐进负荷下肌肉静态收缩的实验范式和主动屈腕实验范式,搭建实验平台,选取C3导联通道脑电信号和右手手臂的屈腕肌和指浅屈肌的肌电信号采集实验所需数据。采用自适应陷波器和滤波器的方法进行去噪,除去了工频干扰和高频噪声,获得较为纯净的脑电和肌电信号。(2)对经过预处理的脑电信号和肌电信号,进行变分模态分解,分别得到各自的本征模态函数;分别将脑电信号和肌电信号的本征模态送入传递熵计算模型,并以不同的时间尺度分割实验进程,绘制传递熵变化折线图。(3)从传递熵值中,发现脑电信号和肌电信号耦合发生的主要频段是β频段;从传递熵折线图中发现随着负荷的改变,大脑和肌肉耦合的程度也会发生变化。本文的研究成果,对后续的人工智能、康复医学、脑认知科学领域的进一步研究提供了一定了理论和实验基础,为进一步研究大脑控制运动做了准备,具有理论和实际应用的双重价值。
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