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基于变尺度符号传递熵的多通道脑肌电信号耦合分析
被引量：
8
1
作者
高云园
任磊磊
+2 位作者
周旭
张启忠
张迎春
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期8-16,共9页
在运动控制中,脑肌电耦合强度可以反映大脑皮层和运动肌肉之间的联系。传统的时间序列符号化方法容易混淆原始信号,丢失信号的动态特性。因此,提出可变尺度参数的符号传递熵,对上肢不同握力下的皮层脑电和表面肌电信号进行多通道耦合性...
在运动控制中,脑肌电耦合强度可以反映大脑皮层和运动肌肉之间的联系。传统的时间序列符号化方法容易混淆原始信号,丢失信号的动态特性。因此,提出可变尺度参数的符号传递熵,对上肢不同握力下的皮层脑电和表面肌电信号进行多通道耦合性分析,进而提出一种耦合强度的表示方法,对脑肌电耦合强度进行定量分析。首先,分析并比较尺度参数对脑肌电传递熵的影响,并选择优化的尺度进行符号化传递熵的计算;其次,针对不同握力下多通道脑肌电信号的分析,验证大脑运动区C3、C4通道的脑电在运动控制中占主导地位以及大脑的对侧控制机制。实验中还发现,随着握力的增强,肌电到脑电的传递熵有增大趋势,右手(惯用手)脑电到肌电的传递熵较左手的高,同时随着输出力量的增强,脑肌电的双向平均耦合强度也增大。结果分析显示:5、10、20 kg握力下,EMG→EEG方向的左手耦合强度分别为0.033 0±0.005 8、0.037 3±0.004 0、0.045 1±0.005 5,右手耦合强度分别为0.035 2±0.002 9、0.043 2±0.003 5、0.060 3±0.001 8,除左手5和10 kg握力间不存在显著性差异,其余都具有显著性差异(P<0.05);EEG→EMG方向左手耦合强度分别为0.025 3±0.004 7、0.037 9±0.002 6、0.048 1±0.006 8,右手耦合强度分别为0.033 3±0.004 1、0.051 0±0.005 7、0.064 9±0.008 5,不同握力间均有显著性差异。研究结果表明:皮层肌肉功能耦合具有双向性,而且耦合强度在通道和握力不同时有差异。变尺度传递熵可用于定量描述大脑皮层与神经肌肉组织之间的非线性同步特征及信息交互。
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关键词
耦合
多通道
符号传递熵
脑肌电信号
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职称材料
基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法
被引量：
7
2
作者
李明爱
张圆圆
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1600-1608,共9页
为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,...
为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.
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关键词
脑-机接口
运动想象脑电信号
连续小波变换
符号传递熵
脑功能网络
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职称材料
题名
基于变尺度符号传递熵的多通道脑肌电信号耦合分析
被引量：
8
1
作者
高云园
任磊磊
周旭
张启忠
张迎春
机构
杭州电子科技大学自动化学院机器人研究所
广东省工伤康复中心
休斯顿大学生物医学工程系
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期8-16,共9页
基金
浙江省自然科学基金(LY18F030009
LY17F030021)
杭州电子科技大学科研创新基金(CXJJ2017051)
文摘
在运动控制中,脑肌电耦合强度可以反映大脑皮层和运动肌肉之间的联系。传统的时间序列符号化方法容易混淆原始信号,丢失信号的动态特性。因此,提出可变尺度参数的符号传递熵,对上肢不同握力下的皮层脑电和表面肌电信号进行多通道耦合性分析,进而提出一种耦合强度的表示方法,对脑肌电耦合强度进行定量分析。首先,分析并比较尺度参数对脑肌电传递熵的影响,并选择优化的尺度进行符号化传递熵的计算;其次,针对不同握力下多通道脑肌电信号的分析,验证大脑运动区C3、C4通道的脑电在运动控制中占主导地位以及大脑的对侧控制机制。实验中还发现,随着握力的增强,肌电到脑电的传递熵有增大趋势,右手(惯用手)脑电到肌电的传递熵较左手的高,同时随着输出力量的增强,脑肌电的双向平均耦合强度也增大。结果分析显示:5、10、20 kg握力下,EMG→EEG方向的左手耦合强度分别为0.033 0±0.005 8、0.037 3±0.004 0、0.045 1±0.005 5,右手耦合强度分别为0.035 2±0.002 9、0.043 2±0.003 5、0.060 3±0.001 8,除左手5和10 kg握力间不存在显著性差异,其余都具有显著性差异(P<0.05);EEG→EMG方向左手耦合强度分别为0.025 3±0.004 7、0.037 9±0.002 6、0.048 1±0.006 8,右手耦合强度分别为0.033 3±0.004 1、0.051 0±0.005 7、0.064 9±0.008 5,不同握力间均有显著性差异。研究结果表明:皮层肌肉功能耦合具有双向性,而且耦合强度在通道和握力不同时有差异。变尺度传递熵可用于定量描述大脑皮层与神经肌肉组织之间的非线性同步特征及信息交互。
关键词
耦合
多通道
符号传递熵
脑肌电信号
Keywords
coupling
muhichannel
symbolic transfer entropy
EEG-EMG
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法
被引量：
7
2
作者
李明爱
张圆圆
机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
教育部数字社区工程研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1600-1608,共9页
基金
国家自然科学基金(No.62173010,No.11832003)。
文摘
为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.
关键词
脑-机接口
运动想象脑电信号
连续小波变换
符号传递熵
脑功能网络
Keywords
brain-computer interface
motor imagery electroencephalography
continuous wavelet transform
symbolic transfer entropy
brain functional network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变尺度符号传递熵的多通道脑肌电信号耦合分析
高云园
任磊磊
周旭
张启忠
张迎春
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法
李明爱
张圆圆
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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