基于ECoG的运动想象分类

目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。

皮质脑电图μ节律术中定位运动区皮质的研究

目的探索皮质脑电图(ECoG)μ节律分析定位运动区皮质的应用价值。方法回顾性分析8例大脑功能区病变病例资料,均在全麻术中唤醒状态下手术,术中皮质直接电刺激(DES)定位运动区皮质。采集静息、手运动任务下ECoG信号,提取ECoG 4个主要节律:δ、θ、μ、β,分析每个节律的事件相关去同步化现象(ERD),评价ECoG定位运动区皮质的灵敏性与特异性。结果术中DES均成功定位病人运动区皮质。在运动状态下,ECoG信号μ节律ERD变化最明显,其是运动区皮质的特征节律。以40%阈值为特征值,μ节律定位有较高灵敏性(81.0%)和特异性(91.7%)。结论 ECoGμ节律分析可用于术中定位运动区皮质,有望成为术中定位运动区的一种新方法。

基于Matlab的小波包μ律绝对值阈值消噪算法的研究

为了消除夹杂在doppler信号中的噪声,在小波包领域中分析了传统的软、硬阈值消噪方法后,提出了一种能对doppler信号进行有效消噪的新方法,即小波包μ律绝对值阈值法。为了验证该方法的有效性,在Matlab7.0软件中编写相关消噪程序,并进行了仿真,证明该方法不仅能解决硬阈值消噪不连续的问题,而且还能解决软阈值法中阈值处理前后小波系数存在恒定偏差的缺陷。在消噪的同时能减少信息损失,因而其消噪效果明显优于传统的软、硬阈值法。

6-OHDA帕金森病大鼠模型清醒静止状态下基底节-皮层环路振荡性电活动的特征

目的了解帕金森病(PD)模型大鼠在清醒静止状态下基底节-皮层环路的异常振荡性电活动。方法用6-羟基多巴胺(6-OHDA)脑内两点注射法建立PD大鼠模型,并经阿扑吗啡注射诱发旋转对模型进行评价。通过多导宏电极在体电生理记录技术结合视频录像,对可自由活动的正常大鼠和6-OHDA大鼠PD模型进行苍白球场电位和皮层脑电的多部位同时记录。功率谱分析和相干分析用于揭示各记录位点信号的频率成分以及不同记录位点神经元集群之间的功能连接和同步化。结果清醒静止状态下,苍白球场电位中存在特征明显的μ节律活动。与正常大鼠相比,PD模型大鼠苍白球场电位μ节律的持续时间明显延长;主运动皮层出现与苍白球同步的μ节律活动,特别是注射侧主运动皮层的μ节律被显著增强。结论μ节律是大鼠清醒静止状态下苍白球本身具有的一种生理性节律活动。6-OHDA对中脑多巴胺能神经元的损害可造成苍白球μ节律持续时间延长,还可改变基底节-皮层环路的功能连接,造成主运动皮层与苍白球之间异常同步的μ节律活动。至于此异常μ节律活动与PD静止性震颤的关系,尚需经进一步实验加以研究。

基于自发脑电的脑机接口研究进展

脑机接口是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统,近年来发展非常迅速。它可为神经肌肉障碍患者提供一条与外界沟通的途径,并在虚拟现实、游戏娱乐和航空等领域具有潜在价值。目前,脑机接口中常用的脑电输入信号包括P300、稳态视觉诱发电位(SS-VEP)、皮层慢电位(SCP)以及μ或β节律等。其中,SCP、μ或β节律等自发脑电不依赖于额外刺激的输入,不会产生视觉疲劳,没有适应性的问题,且其神经生理学基础已获得比较深入的研究,因而在脑机接口中得到了较多的应用。但是,基于自发脑电的脑机接口也存在明显的缺陷,如并非所有个体都适用基于μ节律的脑机接口,基于SCP的脑机接口要经过长时间的训练才能实现等。

人类镜像系统参与音乐情绪的自动加工:来自EEG的证据

大脑中线电极诱发的μ抑制波(包括α和β频段)是人类镜像系统活动的电生理指标.尽管音乐情绪表现被认为是通过模仿个体的心理状态来实现的,但是尚未有研究探讨人类镜像系统与音乐情绪加工的关系.本研究通过EEG技术,采用跨通道情绪启动范式,探究人类镜像系统是否参与和弦情绪的自动加工.愉悦或不愉悦的和弦启动情绪一致与不一致的目标面孔.行为结果显示,被试对情绪一致面孔的反应显著快于情绪不一致面孔的反应.EEG结果显示,在听觉刺激出现后的500~650 ms之间,与情绪一致条件相比,情绪不一致条件诱发了β频段的去同步化.在听觉刺激出现后的300~450 ms,无论是情绪一致,还是不一致条件,都诱发了α频段的去同步化.源分析结果显示,μ抑制波主要出现在人类镜像系统的相关脑区.这些结果表明,音乐情绪的自动加工与人类镜像系统的活动密切相关.

一种新的阈值方法在肌电信号消噪中的应用

为了清除表面肌电信号(SEMG)夹杂的噪声,在分析了软阈值法、硬阈值法等常用阈值消噪方法的基础上,提出了一种改进阈值函数的新消噪方法。该阈值消噪方法结合了折中阈值方法与μ律绝对值阈值方法的优点,解决了阈值消噪连续性和恒定误差的问题。SEMG消噪实验结果表明,新消噪方法可取得较好的效果。

基于高阶统计量的μ节律脑电信号盲提取

根据实际μ节律信号的超高斯性和不对称性分布的特点,提出了一种新的基于高阶统计量的μ节律脑电信号盲提取的不动点算法,并对该算法的局部稳定性和局部收敛性进行了讨论,给出了该算法局部稳定和局部收敛的条件.最后,利用模拟和临床脑电信号分别对该算法和FastICA算法进行了仿真分析.结果表明,对于μ节律脑电信号的提取,文中提出的算法较FastICA算法更为有效.

Graz-脑机接口研究概述

在明确了BCI相关概念与研究背景的基础上,从Graz-BCI的研究内容和应用2个方面,对Graz-BCI的研究现状进行了概述.归纳了运动想象控制、μ节律同步、自适应回归参数、复杂波段功率特征、相位同步特征及自适应分类器等方面Graz-BCI的关键技术,介绍了运动想象控制的研究基础、试验方法及相关参数、与自适应回归参数匹配的分类器、基于相位的复杂波段功率特征及相位同步特征、ADIM和ALDA 2种自适应分类器.总结了Graz-BCI技术在神经假体与拼写设备的相关应用,指出了Graz-BCI在运动想象控制、"大脑开关"以及光学BCI原理机等方面的发展趋势.