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用于运动单元活动追踪的动作电位卷积神经网络分类方法仿真研究
被引量：
1
1
作者
李怡欣
郑杨
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期10-17,共8页
为了解决在真实条件下运动单元动作电位(MUAP)波形变异导致的MUAP分类识别准确率低,进而降低运动单元(MU)追踪性能的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的MUAP分类方法,并利用仿真数据进行了效果验证。该方法以被称为MU指纹的MUAP波...
为了解决在真实条件下运动单元动作电位(MUAP)波形变异导致的MUAP分类识别准确率低,进而降低运动单元(MU)追踪性能的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的MUAP分类方法,并利用仿真数据进行了效果验证。该方法以被称为MU指纹的MUAP波形作为模型输入,结合Keras深度学习框架设计的CNN网络结构简单,并采取Early-stop策略训练网络,可实现不同MU的准确分类和匹配,从而持续追踪给定MU放电活动。所提基于CNN的MU分类方法能够在样本量较小的情况下,即每个MU可获取(54.49±29.28)个MUAP波形样本,对平均(30.23±5.37)个MU进行准确分类,分类准确性达到(89.41%±3.72%),显著高于现有的基于MUAP波形相似度的方法(49.66%±6.12%)。结果表明,所提方法对MUAP波形变异展现出了更好的鲁棒性,为开展真实条件下MU放电活动持续追踪研究提供重要的技术支撑,对运动控制的神经机制研究等具有重要意义。
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关键词
肌电分解
运动
单元
追踪
运动单元动作电位
卷积神经网络
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职称材料
脑-运动单元功能耦合估计方法
被引量：
1
2
作者
郑杨
强威
张四聪
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期111-118,共8页
针对现有脑肌功能耦合(CMC)估计方法仅能反映皮层活动与运动单元(MU)复合放电活动间耦合状态、无法反映皮层和各MU独立耦合作用的问题,提出了一种脑与MU之间独立交互作用的估计方法,并初步验证了脑-运动单元功能耦合(CMUC)作用的存在。...
针对现有脑肌功能耦合(CMC)估计方法仅能反映皮层活动与运动单元(MU)复合放电活动间耦合状态、无法反映皮层和各MU独立耦合作用的问题,提出了一种脑与MU之间独立交互作用的估计方法,并初步验证了脑-运动单元功能耦合(CMUC)作用的存在。首先,采用肌电分解技术获得各MU独立活动,即运动单元动作电位序列;然后,利用头皮表面拉普拉斯技术,获得头皮电流密度以表征皮层活动,并通过估计运动单元动作电位序列和头皮电流密度的频域相干性获得CMUC;最后,通过手指伸展实验对所提方法的有效性加以验证。实验结果表明:当被试者伸展手指时,指伸肌的MU和对侧运动皮层存在显著的β、γ频带耦合交互作用,且耦合强度显著高于其他皮层区域。这一结论与已有的CMC研究结论相一致,能够表明所提CMUC估计方法的有效性,同时也证明了脑和MU独立耦合交互作用的存在性。提出的CMUC估计方法可为进一步深入研究生理及病理条件下肌肉的神经控制机制提供有力指导。
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关键词
脑肌功能耦合
肌电分解
运动单元动作电位
相干性
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职称材料
基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究
被引量：
2
3
作者
罗万国
侯文生
+4 位作者
郑小林
万小萍
陈海燕
周平
吴小鹰
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期366-372,共7页
本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识...
本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板;最后,采用"先大后小"的渐进识别方式,逐个对MUAP进行自动提取。在此基础上,还将该算法应用于8名受试者(3组/人)不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道(12通道)sEMG分解;单通道分解结果显示,高力量水平下sEMG中的主体MUAPTs能够被有效检测和分类;统计结果证实,随着力量水平的增加,MUAP的数目增加;不同大小MUAP比重的变化与活动手指和力量水平具有显著的相关性。本文的实验结果,初步验证了利用先验模板从sEMG中渐进提取MUAP的可行性,为sEMG分解和进一步研究MU发放规律提供于一种新的思路。
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关键词
表面肌电信号
分解
先验模板
运动单元动作电位
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职称材料
题名
用于运动单元活动追踪的动作电位卷积神经网络分类方法仿真研究
被引量：
1
1
作者
李怡欣
郑杨
机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期10-17,共8页
基金
科技创新2030基金资助项目(2022ZD0209800)
国家自然科学基金资助项目(52105309)
陕西省秦创原引用高层次创新创业人才资助项目(QCYRCXM-2022-34)。
文摘
为了解决在真实条件下运动单元动作电位(MUAP)波形变异导致的MUAP分类识别准确率低,进而降低运动单元(MU)追踪性能的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的MUAP分类方法,并利用仿真数据进行了效果验证。该方法以被称为MU指纹的MUAP波形作为模型输入,结合Keras深度学习框架设计的CNN网络结构简单,并采取Early-stop策略训练网络,可实现不同MU的准确分类和匹配,从而持续追踪给定MU放电活动。所提基于CNN的MU分类方法能够在样本量较小的情况下,即每个MU可获取(54.49±29.28)个MUAP波形样本,对平均(30.23±5.37)个MU进行准确分类,分类准确性达到(89.41%±3.72%),显著高于现有的基于MUAP波形相似度的方法(49.66%±6.12%)。结果表明,所提方法对MUAP波形变异展现出了更好的鲁棒性,为开展真实条件下MU放电活动持续追踪研究提供重要的技术支撑,对运动控制的神经机制研究等具有重要意义。
关键词
肌电分解
运动
单元
追踪
运动单元动作电位
卷积神经网络
Keywords
electromyogram decomposition
motor unit tracking
motor unit action potential
convolution neural network
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
脑-运动单元功能耦合估计方法
被引量：
1
2
作者
郑杨
强威
张四聪
机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学精密微纳制造技术全国重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期111-118,共8页
基金
科技创新2030资助项目(2022ZD0209800)
陕西省重点研发计划资助项目(2022ZDLSF04-10)
陕西省秦创原引用高层次创新创业人才资助项目(QCYRCXM-2022-34)。
文摘
针对现有脑肌功能耦合(CMC)估计方法仅能反映皮层活动与运动单元(MU)复合放电活动间耦合状态、无法反映皮层和各MU独立耦合作用的问题,提出了一种脑与MU之间独立交互作用的估计方法,并初步验证了脑-运动单元功能耦合(CMUC)作用的存在。首先,采用肌电分解技术获得各MU独立活动,即运动单元动作电位序列;然后,利用头皮表面拉普拉斯技术,获得头皮电流密度以表征皮层活动,并通过估计运动单元动作电位序列和头皮电流密度的频域相干性获得CMUC;最后,通过手指伸展实验对所提方法的有效性加以验证。实验结果表明:当被试者伸展手指时,指伸肌的MU和对侧运动皮层存在显著的β、γ频带耦合交互作用,且耦合强度显著高于其他皮层区域。这一结论与已有的CMC研究结论相一致,能够表明所提CMUC估计方法的有效性,同时也证明了脑和MU独立耦合交互作用的存在性。提出的CMUC估计方法可为进一步深入研究生理及病理条件下肌肉的神经控制机制提供有力指导。
关键词
脑肌功能耦合
肌电分解
运动单元动作电位
相干性
Keywords
corticomuscular coherence
electromyogram decomposition
motor unit action potential
coherence
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
在线阅读
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职称材料
题名
基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究
被引量：
2
3
作者
罗万国
侯文生
郑小林
万小萍
陈海燕
周平
吴小鹰
机构
重庆大学生物医学工程系
重庆市医疗电子工程技术研究中心
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期366-372,共7页
基金
国家科技支撑计划(2012BAI16B02)
国家自然科学基金(30970758)
重庆市自然科学基金(cstc2012jjA10103)
文摘
本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板;最后,采用"先大后小"的渐进识别方式,逐个对MUAP进行自动提取。在此基础上,还将该算法应用于8名受试者(3组/人)不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道(12通道)sEMG分解;单通道分解结果显示,高力量水平下sEMG中的主体MUAPTs能够被有效检测和分类;统计结果证实,随着力量水平的增加,MUAP的数目增加;不同大小MUAP比重的变化与活动手指和力量水平具有显著的相关性。本文的实验结果,初步验证了利用先验模板从sEMG中渐进提取MUAP的可行性,为sEMG分解和进一步研究MU发放规律提供于一种新的思路。
关键词
表面肌电信号
分解
先验模板
运动单元动作电位
Keywords
surface electromyography
decomposition
prior templates
motor unit action potentials
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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
用于运动单元活动追踪的动作电位卷积神经网络分类方法仿真研究
李怡欣
郑杨
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
脑-运动单元功能耦合估计方法
郑杨
强威
张四聪
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究
罗万国
侯文生
郑小林
万小萍
陈海燕
周平
吴小鹰
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
2
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职称材料
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