【摘要】：手部伸展障礙是腦卒中患者中常見的癥狀,將患者的腦電信號(Electroencephalogram,EEG)和肌電信號(Electromyography,EMG)與康復機器人的輔助控制相結(jié)合,融合了臨床主動康復醫(yī)學與機器人學,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的康復治療師,為卒中患者手部功能康復提供新的技術途徑�？祻陀柧毞椒ǚ譃橹鲃涌祻秃捅粍涌祻�,相比被動康復,主動康復充分利用患者的自主意識,提高患者的主動參與性。主動康復主要策略是利用EMG獲得手部肌力信息,卒中患者因有神經(jīng)功能缺損、肌萎縮、肌無力等癥狀,EMG的非正常發(fā)放,導致與肢體運動相關聯(lián)的信息難以有效檢測。EEG中包含了主動意識信息,然而EEG的高度非平穩(wěn)性,使得其用于被試手部精細動作分類有難度。因此,EMG和EEG相結(jié)合是有效檢測被試不同手部動作的技術途徑。這一技術途徑的關鍵是:對表征手指張力狀態(tài)的EMG、EEG以及腦肌電相干性信號(Cortico-Muscular Coherence,CMC)自主意識信號進行特征提取及分類識別,確定能有效檢測被試自主動作狀態(tài)的信號。為手部運動功能恢復機制的探索提供了實驗基礎。以健康被試在手部不同張力狀態(tài)下的EEG、EMG和CMC三種自主意識信號為數(shù)據(jù)基礎,探索有效檢測被試自主動作信息的方法,為基于腦肌電相干性的手部自主動作的識別提供了依據(jù)。主要研究工作包括:(1)為確定能有效檢測被試自主動作狀態(tài)的信號,設計包含三種不同張力狀態(tài)的實驗范式,對不同張力狀態(tài)進行實驗測量,同步采集FC5、FC4、FC1、C3、C4、C1等34個通道的EEG和指屈肌(Flexor Digitorum,FD)、指伸肌(Extensor Digitorum,ED)2個通道的EMG,作為腦肌電分析的數(shù)據(jù)基礎。(2)針對EMG的能量分布特性,截取10-100Hz的EMG頻段為有效頻段,對EMG進行預處理;確定被試不同張力狀態(tài)時的有效EMG時間段是有效提取特征和分類的前提,采用移動平均法處理EMG的瞬時能量,并使用閾值比較檢測有效EMG時間段;采用幅值的絕對均值方法對EMG進行特征提取,結(jié)果表明在手部不同張力狀態(tài)(靜息態(tài)、張力1、張力2)下信號幅值具有差異性;采用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對10名被試三種張力狀態(tài)下BP4(ED通道)EMG數(shù)據(jù)進行兩級和多級分類,其中,多級分類正確率達到了平均86.2%。(3)針對張力訓練EEG高度非平穩(wěn)、低信噪比特點,以確定張力訓練時的EEG關鍵頻段為切入點,首先對EEG內(nèi)、外部噪聲預處理,然后分析腦地形序列圖,定位大腦激活區(qū)域,確定FC5、C3、CP3等12個相關通道,采用小波包變換(Wavelet Packet Transform,WPT)結(jié)合功率譜方法確定各相關通道不同頻段EEG能量分布狀態(tài),確定EEG的關鍵頻段為20.02-20.51Hz。(4)針對不同張力訓練時EEG特征的識別問題,以判別EEG靜息態(tài)與動作態(tài)為切入點,采用兩級和多級的共空間模式(Common Spatial Patterns,CSP)算法提取三種張力狀態(tài)的能量特征,結(jié)果顯示三種張力狀態(tài)能量特征具有差異性;基于多級CSP算法,采用SVM對10名被試三種張力狀態(tài)下C3通道β頻段EEG進行多級分類,取得了平均81.0%的分類正確率。(5)對基于EEG、EMG和CMC自主意識信號檢測被試自主動作狀態(tài)效果進行對比。首先對三種張力狀態(tài)下分類正確率較高的腦電通道(C3、C5、CP3、P5、P3)各頻段(δ、θ、α、β、γ)EEG與2塊肌肉(ED、FD)的EMG分別進行相干處理;其次提取各通道各頻段的相干系數(shù)值作為特征參數(shù),采用SVM對三種張力狀態(tài)分類識別,在C3通道β頻段多級分類取得了平均84.4%的分類正確率;對比分析三種信號對三種張力狀態(tài)分類識別的結(jié)果,得出基于CMC信號對被試不同張力狀態(tài)多級分類識別正確率,比單獨基于EEG分類正確率提高3.4%,靜息態(tài)-張力1、靜息態(tài)-張力2和張力1-張力2兩級分類識別正確率分別提高1.6%,1.7%和7.3%。
【圖文】：

2 腦肌電相干實驗范式設計及信號采集圖 2.2（a）為某被試 ED 電極片放置位置。圖 2.2（b）為最大肌力測試過選用右手主動訓練模式，在點擊“開始訓練”后，訓練倒計時開始，被做伸展運動，使出最大指伸力，并保持，直到倒計時結(jié)束，同時采集被G。每位被試完成 5 次最大肌力測試，取 5 次的最大 EMG 絕對值的平均被試的最大肌力值。每完成一次測試，休息 1.5 分鐘，實驗中，被試肌 0、50%最大肌力和最大肌力狀態(tài)。

圖 2.4 信號采集系統(tǒng)法前自行調(diào)節(jié)座椅高度，，前臂可以舒適放于面前的桌肌肉之間的重疊與交叉，被試將前臂垂直放于桌子在橈骨的正下方），被試右手佩戴康復機械手設備，察。過美國 NeuroScan 公司的 Synamp2 采集系統(tǒng)采集的，采集 34 通道 EEG，如圖 2.5 為采集 EEG 的 34 個z，帶通濾波范圍為 0.1-100Hz。實驗開始前，進行預質(zhì)量。預處理過程為在實驗開始前被試將頭發(fā)洗凈低阻抗，提高信號采集準確性。由于電極帽與頭皮之電極膏連接電極帽和頭皮，降低兩者之間的阻抗，保
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R496;TN911.7

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本文編號：2699311