基于非负矩阵分解和复杂网络的肌间耦合分析

基于非负矩阵分解和复杂网络的肌间耦合分析

论文摘要

目的利用表面肌电信号,探究多块肌肉之间的信息传递关系和不同握力下的肌肉之间的耦合特性。方法采集6名健康受试者在不同握力下的表面肌电信号,首先用广义偏定向相干计算多通道肌肉之间的相干性;然后用非负矩阵分解算法将相干性进行分解;最后用复杂网络建立不同条件下的肌肉功能网络,利用图论的方法,定量分析肌肉功能网络的连接特性。结果不同握力下肌肉的激活程度存在显著性差异;肌间耦合在10~20Hz频段上较为显著,且在10~20Hz频段上耦合程度随着握力的增加呈现显著性变化。结论肌间耦合在不同频段和不同握力下呈现显著性不同,表明了中枢神经系统维持不同握力的控制模式,本文方法为诊断运动功能障碍和评价康复效果提供了依据。

论文目录

  • 1 方法
  •   1.1 数据采集与预处理
  •     1.1.1 实验范式
  •     1.1.2 实验数据采集
  •     1.1.3 EMG的预处理
  •   1.2 肌间耦合分析方法
  •     1.2.1 肌肉激活水平估计
  •     1.2.2 肌间耦合分析方法
  •     1.2.3 非负矩阵分解算法
  •     1.2.4 复杂网络
  • 2 结果
  •   2.1 不同握力下的肌肉激活水平估计
  •   2.2 肌间耦合相干性峰值分布
  •   2.3 非负矩阵分解提取特征值与分析
  •   2.4 相同握力下不同频段内的比较
  •   2.5 相同频段下不同握力间的比较
  • 3 讨论与结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 黄威,高云园,张迎春,佘青山,马玉良

    关键词: 肌间耦合,广义偏定向相干,非负矩阵分解,复杂网络

    来源: 航天医学与医学工程 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技,工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 生物学,生物医学工程,电信技术

    单位: 杭州电子科技大学自动化学院机器人研究所,休斯顿大学生物医学工程系

    基金: 国家自然科学基金(61871427),浙江省自然科学基金(LY18F030009),杭州电子科技大学科研创新基金(CXJJ2018089)

    分类号: TN911.6;R318

    DOI: 10.16289/j.cnki.1002-0837.2019.02.011

    页码: 159-166

    总页数: 8

    文件大小: 5254K

    下载量: 108

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