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基于體感誘發(fā)和運(yùn)動(dòng)想象的下肢側(cè)向性識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2021-03-11 19:22
  運(yùn)動(dòng)想象是一種不需要實(shí)際肢體參與的大腦的想象活動(dòng),通過運(yùn)動(dòng)想象產(chǎn)生的腦電信號(hào)特征主要分布在大腦的感覺運(yùn)動(dòng)皮層,與軀體也有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系,通過運(yùn)動(dòng)想象可以激活相應(yīng)的大腦皮層,在神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。腦-機(jī)接口系統(tǒng)是一種可以將腦電信號(hào)轉(zhuǎn)換為控制命令的系統(tǒng),目前基于運(yùn)動(dòng)想象電位組成的腦-機(jī)接口系統(tǒng)中,主要是對(duì)上肢的分類研究,因?yàn)橄轮诖竽X皮層的投影區(qū)域重疊,特征提取較難,導(dǎo)致分類難度大,且運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)本身受個(gè)體影響大的原因,對(duì)下肢的側(cè)向性識(shí)別研究比較少。為了實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)想象腦-機(jī)接口對(duì)下肢的有效分類,將穩(wěn)態(tài)體感誘發(fā)電位和運(yùn)動(dòng)想象電位結(jié)合。穩(wěn)態(tài)體感誘發(fā)電位是一種通過對(duì)皮膚等感受器增加輔助刺激時(shí)在大腦產(chǎn)生的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)信號(hào),主要集中在刺激頻率基波及其諧波上。通過合理設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)范式和后期有效的數(shù)據(jù)處理,最終實(shí)現(xiàn)下肢的分類。首先設(shè)計(jì)頻率篩選實(shí)驗(yàn),采集受試者在5種不同刺激頻率組合下的腦電信號(hào),并使用快速傅里葉變換分析信號(hào)的頻譜特征,尋找可以誘發(fā)出明顯的穩(wěn)態(tài)體感誘發(fā)電位的刺激頻率組合。結(jié)果顯示,受試者在28Hz-33Hz的刺激率組合下有最好的頻譜特征,且能用于下肢的刺激強(qiáng)度范圍為102

【文章來源】:天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于體感誘發(fā)和運(yùn)動(dòng)想象的下肢側(cè)向性識(shí)別研究


患者采用運(yùn)動(dòng)想象訓(xùn)練患肢和采用意念控制外部設(shè)備

基于體感誘發(fā)和運(yùn)動(dòng)想象的下肢側(cè)向性識(shí)別研究


運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)組成的腦-機(jī)接口系統(tǒng)

基于體感誘發(fā)和運(yùn)動(dòng)想象的下肢側(cè)向性識(shí)別研究


皮層第I軀體感覺區(qū)和第I軀體運(yùn)動(dòng)區(qū)與軀體的對(duì)應(yīng)定位關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)算法研究進(jìn)展[J]. 裴一飛,楊淑娟.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2018(02)
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博士論文
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[5]基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的研究[D]. 周鵬.天津大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電特征提取與識(shí)別研究[D]. 郭曉梅.太原理工大學(xué) 2018
[2]基于運(yùn)動(dòng)想象的腦—機(jī)接口在線異步系統(tǒng)研究[D]. 伍廣騰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[3]腦機(jī)接口技術(shù)在腦卒中偏癱患者下肢運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)治療中的應(yīng)用[D]. 方文垚.南昌大學(xué) 2018
[4]混合腦—機(jī)接口系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉錦.安徽大學(xué) 2018
[5]下肢運(yùn)動(dòng)想象腦電信源優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 王麗余.天津理工大學(xué) 2018
[6]基于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)分析研究[D]. 蘇振新.南京郵電大學(xué) 2017
[7]基于運(yùn)動(dòng)想象電位的腦機(jī)接口研究[D]. 岳嵐.華中科技大學(xué) 2017
[8]用于腦卒中康復(fù)訓(xùn)練的MI-BCI系統(tǒng)誤觸發(fā)問題研究[D]. 徐佳朋.天津大學(xué) 2017
[9]基于時(shí)頻分析的特征提取與模式分類方法研究[D]. 趙衛(wèi)峰.重慶大學(xué) 2016
[10]腦卒中的腦電信號(hào)特征提取研究[D]. 任銀芝.杭州電子科技大學(xué) 2016



本文編號(hào):3076955

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