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基于运动想象疗法的神经机制在脑卒中后运动功能障碍中的研究进展 被引量：21
1
作者 程欣欣 高润 刘莉 《中国康复》 2019年第6期324-327,共4页
脑卒中是危害人类健康及生命安全的常见疾病,也是全球致残及死亡的主要原因之一。卒中患者需要长期的康复治疗,但即使在完成规范的康复治疗之后,仍有50%~60%的卒中患者会遗留不同程度的运动障碍,由于严重偏瘫的患者通常患肢没有动作输出... 脑卒中是危害人类健康及生命安全的常见疾病,也是全球致残及死亡的主要原因之一。卒中患者需要长期的康复治疗,但即使在完成规范的康复治疗之后,仍有50%~60%的卒中患者会遗留不同程度的运动障碍,由于严重偏瘫的患者通常患肢没有动作输出,因此,基于常规运动训练的疗法不适用此类患者。在这种局限性条件下衍生出运动想象疗法(Motor imagery therapy,MIT)这种康复治疗技术。MIT是建立在脑功能重塑理论基础上的一种康复治疗手段,虽然MIT的基本操作简单,只需要反复运动想象(Motor imagery,MI),而无需任何肌肉活动,但实施效果参差不一。通过功能影像学和神经电生理技术等脑认知科学的研究发现,病变类型及部位对MI的实施结果有重大影响。目前,关于MI在卒中后运动功能康复中的机制仍缺乏详细的研究,因此,本综述的目的是系统阐述脑卒中后运动功能的神经恢复机制。 展开更多
关键词 运动想象(mi) 运动想象疗法(miT) 脑卒中 神经机制
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基于CSP算法与小波包分析方法的运动想象脑电信号特征提取性能的比较 被引量：12
2
作者 吴林彦 鲁昊 +1 位作者 高诺 王涛 《生物医学工程研究》 北大核心 2017年第3期224-228,共5页
运动想象脑电特征快速准确提取是脑-机接口技术研究的重要问题。本研究分别讨论了共同空间模式(common spatial pattern,CSP)与小波包分析关于左右手运动想象特征提取的原理,并对两种方法进行了比较。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数... 运动想象脑电特征快速准确提取是脑-机接口技术研究的重要问题。本研究分别讨论了共同空间模式(common spatial pattern,CSP)与小波包分析关于左右手运动想象特征提取的原理,并对两种方法进行了比较。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据,使用CSP与支持向量机(support vector machine,SVM)结合的分类正确率最高为85.5%;使用小波包分析与SVM结合的分类正确率最高为99%。同时对于本实验室采用Emotiv epoc+系统采集的运动想象脑电数据,利用小波包分析与SVM结合的分类正确率也保持在98%以上。实验结果表明,相较于CSP算法,小波包分析对于运动想象特征提取的效果更好。 展开更多
关键词 小波包分析 共同空间模式(CSP) 支持向量机(SVM) 脑机接口(BCI) 运动想象(mi)
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基于EEG的脑机接口发展综述 被引量：7
3
作者 姜耿 赵春临 《计算机测量与控制》 2022年第7期1-8,共8页
随着无线传输、机器学习、人工智能等技术的进步,基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)技术的研究相应增加,作为一种变革性的通讯和控制技术,脑机接口可以广泛地应用于康复医疗、游戏娱乐、军事应用、家居智能等领域,具备千亿级别的应用市场... 随着无线传输、机器学习、人工智能等技术的进步,基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)技术的研究相应增加,作为一种变革性的通讯和控制技术,脑机接口可以广泛地应用于康复医疗、游戏娱乐、军事应用、家居智能等领域,具备千亿级别的应用市场;综述了基于EEG的典型脑机接口范式,包括MI-BCI、P300-BCI、SSVEP-BCI等范式的基本原理、研究现状和典型应用场景,对各类范式的优缺点进行了评价,提出了当前研究中面临的技术和伦理等方面的风险挑战,并对其发展和应用前景作了展望。 展开更多
关键词 脑机接口(BCI) 脑电图(EEG) 运动想象(mi) P300 视觉稳态诱发电位(SSVEP) 感觉运动节律(SMR)
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基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究 被引量：4
4
作者 毕文龙 魏笑 +2 位作者 谭草 赵彦峻 刘文龙 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第16期6952-6958,共7页
为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface,BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram,EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子... 为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface,BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram,EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern,CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明:经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery,MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 运动想象(mi) 脑电信号(EEG) 支持向量机(SVM) 特征识别 下肢外骨骼
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脑机接口系统中EEG信号特征提取与分类 被引量：4
5
作者 葛瑜 杨钢 《微计算机信息》 北大核心 2008年第18期266-267,278,共3页
脑机接口(BCI)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电(EEG)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要BCI实验范式,利用第二届国际脑机接口竞赛中的一组实验数据为处理对象,将数据经公共空间模式滤波、小波时频分解、... 脑机接口(BCI)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电(EEG)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要BCI实验范式,利用第二届国际脑机接口竞赛中的一组实验数据为处理对象,将数据经公共空间模式滤波、小波时频分解、然后采用T加权提取最后特征,并利用支持向量机进行分类器设计。实验结果表明,该算法效果较好,最终识别正确率达到89.3%。 展开更多
关键词 运动想象(mi) 公共空间模式(CSP) 支持向量机(SVM)
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运动想象的机理研究与应用综述 被引量：5
6
作者 朱悦 李春光 +2 位作者 郭浩 祝宇飞 孙立宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期10-19,共10页
随着脑研究和计算机技术的不断进步,脑机接口技术受到了广泛的关注,其中就包括运动想象技术。运动想象(Motor Imagery,MI)是一种没有实际执行动作的心理表征,而外部机构则是通过这种方法提取大脑信息,然后分析解读,将其进一步转化为相... 随着脑研究和计算机技术的不断进步,脑机接口技术受到了广泛的关注,其中就包括运动想象技术。运动想象(Motor Imagery,MI)是一种没有实际执行动作的心理表征,而外部机构则是通过这种方法提取大脑信息,然后分析解读,将其进一步转化为相应的动作。对近些年脑机接口技术和运动想象的发展进行了简要介绍,对运动想象的机理进行了综述;对运动想象的一些应用场景和相关的问题进行了总结;对未来运动想象应用的领域和所需要探究的方面进行了展望。 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象(mi) 机理研究
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融合注意力的多维特征图卷积运动想象分类 被引量：2
7
作者 李珍琦 王晶 +1 位作者 贾子钰 林友芳 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第9期2050-2060,共11页
运动想象(MI)作为脑机接口(BCI)的重要应用,是运动康复训练的重要支撑。由于脑电的电极分布并非天然的欧式空间,对运动想象进行准确分类具有很大的挑战。而且现有方法仅仅考虑了脑电信号(EEG)中某一维度或者某两维度的信息,无法全面捕... 运动想象(MI)作为脑机接口(BCI)的重要应用,是运动康复训练的重要支撑。由于脑电的电极分布并非天然的欧式空间,对运动想象进行准确分类具有很大的挑战。而且现有方法仅仅考虑了脑电信号(EEG)中某一维度或者某两维度的信息,无法全面捕获脑电信号在时、频、空三个维度存在的内在特征。同时,脑电信号各维度上的动态关联强度影响了分类的鲁棒性。针对上述问题,提出了一种新颖的融合注意力的多维特征图卷积网络(AMFGCN)。首先,根据电极节点分布的非欧空间特性设计出图结构,充分表示电极间的空间相关性。其次,提出时-空、频-空的双分支框架,同时表示脑电信号在时域、频域和空间域上的信息。最后,通过融合注意力机制、图卷积和时间/频谱卷积从图表示中学习脑电信号的空间表示、时间依赖性和频率依赖性,并自适应捕获各维度上的动态关联强度。在四个公开脑机接口数据集上进行了实验,结果表明AMFGCN模型提高了分类性能,优于其他现有的运动想象分类方法。 展开更多
关键词 运动想象(mi) 注意力机制 图卷积网络 多维特征 脑电信号(EEG)
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基于fNIRS信号单手手语识别研究 被引量：1
8
作者 王文乐 龚安民 伏云发 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期74-81,共8页
本研究探索基于fNIRS信号把手语任务作为BCI实验范式进行识别的可行性.实验采集了16名被试执行6类手语任务的实际和想象运动期间大脑运动区的fNIRS信号,然后从氧合血红蛋白(HbO)信号中分别提取峰值和均值作为特征,最后分别采用AdaBoost... 本研究探索基于fNIRS信号把手语任务作为BCI实验范式进行识别的可行性.实验采集了16名被试执行6类手语任务的实际和想象运动期间大脑运动区的fNIRS信号,然后从氧合血红蛋白(HbO)信号中分别提取峰值和均值作为特征,最后分别采用AdaBoost.M1、SVM、LDA、HMM、NB和KNN算法进行识别.在LDA下实现了78.70%±1.78%的最高平均分类准确率.为验证结果,进行了统计学显著性检验,证实了采用以上算法和HbO信号实现识别,p值具有统计学意义(p<0.05).实验表明,把手语任务作为fNIRS-BCI实验范式是可行的.本研究可为fNIRS-BCI提供更多新的实验范式,以期提供更丰富的输出命令,并为该类BCI脑控机械手多任务运动提供思路. 展开更多
关键词 功能近红外光谱(fNIRS) 脑机接口(BCI) BCI实验范式 运动想象(mi)
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