本文關(guān)鍵詞：康復(fù)運(yùn)動(dòng)中的腦肌電特征分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：神經(jīng)生理分析已經(jīng)成為神經(jīng)康復(fù)科學(xué)領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。在人體運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)控制過程中,大腦感覺運(yùn)動(dòng)皮層與肌肉之間的控制反饋聯(lián)系發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,這種聯(lián)系分別體現(xiàn)在腦電信號(Electroencephalogram,EEG)、肌電信號(Electromyography,EMG)以及腦肌電信號間的不同層次同步現(xiàn)象上。腦電信號特征和腦肌電信號同步性可以反映大腦功能控制原理以及與肌肉間的功能聯(lián)系,從系統(tǒng)的層面理解運(yùn)動(dòng)控制過程以及運(yùn)動(dòng)障礙的病理機(jī)制,為揭示運(yùn)動(dòng)控制過程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同工作方式提供了理論依據(jù),也為神經(jīng)康復(fù)運(yùn)動(dòng)的功能狀態(tài)評價(jià)提供新方法。近年來傳統(tǒng)臨床康復(fù)醫(yī)學(xué)結(jié)合神經(jīng)生理學(xué)理論發(fā)展出的康復(fù)療法因其優(yōu)越的安全性、有效性和經(jīng)濟(jì)性而備受關(guān)注。然而目前這些新興療法的具體康復(fù)機(jī)理尚待研究,從神經(jīng)元群震蕩的角度進(jìn)行探索有助于理解其內(nèi)在的康復(fù)機(jī)制。本文主要針對運(yùn)動(dòng)想象/運(yùn)動(dòng)觀察以及步行訓(xùn)練三種康復(fù)運(yùn)動(dòng)模式下的腦電及腦肌電信號進(jìn)行分析研究,以進(jìn)一步探索大腦與肌肉的運(yùn)動(dòng)控制及感覺反饋機(jī)理,為運(yùn)動(dòng)想象/觀察和步行訓(xùn)練在康復(fù)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用提供神經(jīng)生理依據(jù)。首先,討論大腦的基本結(jié)構(gòu)和工作原理,介紹腦電和肌電信號的產(chǎn)生原理及其特點(diǎn),總結(jié)了腦電信號和肌電信號分析的研究現(xiàn)狀,討論了目前常用的腦電、肌電預(yù)處理算法,對比分析了腦電信號時(shí)頻特征提取和腦肌電同步特征分析的常用方法及其各自特點(diǎn)。對于運(yùn)動(dòng)想象和運(yùn)動(dòng)觀察任務(wù)中的腦電信號特征提取,針對腦電信號的非平穩(wěn)動(dòng)力學(xué)特征,結(jié)合小波變換對其進(jìn)行時(shí)頻能量譜分析并提取事件相關(guān)去同步/同步化(Event-Related Desynchronization/Synchronization,ERD/ERS)時(shí)頻特征,并對信號特征進(jìn)行量化表述,對10名健康被試左右手運(yùn)動(dòng)想象/觀察任務(wù)下的腦電信號進(jìn)行分析。對于行走過程中的腦肌電同步特征分析,同步采集10名健康被試正走和倒走過程中腦電和肌電信號,首先采用一致性算法分析兩種任務(wù)下的腦肌電頻域同步特征;進(jìn)一步采用格蘭杰因果分析提取腦肌電信號間的方向性耦合特征;最后結(jié)合小波變換提出時(shí)頻格蘭杰因果算法,以描述行走過程中腦肌電的時(shí)域-頻域同步特征。
【關(guān)鍵詞】：腦肌電同步 運(yùn)動(dòng)想象 運(yùn)動(dòng)觀察 格蘭杰因果
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R743.3;TN911.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-27
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 腦電和肌電信號的產(chǎn)生原理及特征13-22
• 1.2.1 腦電信號的產(chǎn)生和特點(diǎn)13-19
• 1.2.2 肌電信號的產(chǎn)生及特點(diǎn)19-22
• 1.3 康復(fù)運(yùn)動(dòng)中腦肌電信號特征提取的研究現(xiàn)狀22-25
• 1.3.1 腦電信號特征提取的研究現(xiàn)狀22-24
• 1.3.2 腦肌電信號同步分析的研究現(xiàn)狀24-25
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容25-27
• 第2章 腦肌電信號的預(yù)處理27-37
• 2.1 引言27
• 2.2 腦肌電信號預(yù)處理方法27-34
• 2.2.1 偽跡減法27-28
• 2.2.2 小波閾值濾波28-29
• 2.2.3 自適應(yīng)濾波29-30
• 2.2.4 獨(dú)立分量分析30-34
• 2.3 肌電信號的預(yù)處理34-35
• 2.4 腦電信號的預(yù)處理35
• 2.5 本章小結(jié)35-37
• 第3章 腦肌電號特征提取方法37-56
• 3.1 腦電信號特征提取方法37-47
• 3.1.1 腦電信號ERD/ERS時(shí)頻分析方法38-42
• 3.1.2 不同方法在腦電信號ERD/ERS特征提取中的應(yīng)用42-44
• 3.1.3 腦電信號的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)算法44-47
• 3.2 腦肌電同步分析方法47-54
• 3.2.1 一致性算法48-49
• 3.2.2 格蘭杰因果分析原理49-51
• 3.2.3 基于Gabor小波的時(shí)頻格蘭杰因果分析51-54
• 3.3 本章小結(jié)54-56
• 第4章 運(yùn)動(dòng)觀察與運(yùn)動(dòng)想象下的腦電信號特征提取56-68
• 4.1 引言56-57
• 4.2 運(yùn)動(dòng)想象與運(yùn)動(dòng)觀察中腦電信號的采集與預(yù)處理57-59
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)對象與流程57
• 4.2.2 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理57-59
• 4.3 運(yùn)動(dòng)想象與運(yùn)動(dòng)觀察中腦電信號的能量譜分析59-61
• 4.3.1 功率譜分析59
• 4.3.2 時(shí)頻能量譜分析59-61
• 4.4 運(yùn)動(dòng)想象與運(yùn)動(dòng)觀察中腦電信號的特征提取61-66
• 4.4.1 運(yùn)動(dòng)想象與運(yùn)動(dòng)觀察中腦電信號的ERD/ERS特征提取62-63
• 4.4.2 ERD/ERS的統(tǒng)計(jì)分析與腦地形圖63-64
• 4.4.3 ERDI指標(biāo)提取64-66
• 4.5 結(jié)果與討論66-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 第5章 正走與倒走中腦電-肌電信號的同步分析68-83
• 5.1 引言68-69
• 5.2 正走與倒走中腦電-肌電信號的采集與預(yù)處理69-72
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)對象與流程69-70
• 5.2.2 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理70-72
• 5.3 正走與倒走中腦電-肌電信號的同步分析72-80
• 5.3.1 一致性分析72-73
• 5.3.2 格蘭杰因果分析73-80
• 5.3.3 基于Gabor小波的時(shí)頻格蘭杰因果分析80
• 5.4 結(jié)果與討論80-81
• 5.5 本章小結(jié)81-83
• 結(jié)論83-85
• 參考文獻(xiàn)85-94
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果94-95
• 致謝95-96
• 作者簡介96

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：281503