视觉和本体觉差异化条件下的平衡脑电传递熵网络分析方法

平衡是人体完成各项运动的基础,现有人体平衡能力评估方法多基于外在表现。本研究以平衡中枢神经调节这一内源性角度为切入点,研究静力平衡调节过程的感觉运动皮层整合,分析大脑皮层的激活状态,建立静力平衡脑电传递熵网络。设计了视觉输入和本体觉输入差异化条件下的实验范式,定义了平衡脑电的相位同步化准则,构建突破因果关系双节点分析模型,提出一种以平衡事件为驱动的传递熵网络分析方法。先将节点间的因果关系降级为相关关系,进而将因果关系的研究转移至功能脑区层面,以契合人体平衡协调过程脑区间信息传递的相位同步关系。在20名被试脑电数据的基础上,基于相位同步关系确定平衡事件的中枢神经调节时间段提取平衡脑电多种内源性特征,以网络聚类系数(C),最短路径(E)和最大李雅普诺夫指数(MLE)的特征组合[C,E,MLE],用支持向量机分类。与传统网络特征分类结果对比,平均分类准确率提升了14.66%。传递熵网络分析中补充最大李雅普诺夫后能更充分表达人体平衡调节的内在规律演进过程,提高了人体平衡的分类能力。