【摘 要】
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针对下肢临近关节运动想象(motor imagery,MI)脑-机接口空间分辨率低,识别精度不足的问题,将稳态体感诱发电位特征与事件相关去同步化特征组成混合(hybrid,HY)范式,实现下肢临近关节不同MI任务的识别.并设计MI范式作为对照组,采集15名健康受试者在两种范式中执行右侧下肢“屈膝”和“绷脚”两种MI任务的脑电信号,综合时频图谱、脑地形图分析发现,相较于MI范式,HY范式中的事件相关去同步化特征激活程度更深,范围更广,且具有稳态体感诱发电位特征.此外,在HY范式中,支持向量机(SVM)和BP
【机 构】
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天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室 天津300222
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针对下肢临近关节运动想象(motor imagery,MI)脑-机接口空间分辨率低,识别精度不足的问题,将稳态体感诱发电位特征与事件相关去同步化特征组成混合(hybrid,HY)范式,实现下肢临近关节不同MI任务的识别.并设计MI范式作为对照组,采集15名健康受试者在两种范式中执行右侧下肢“屈膝”和“绷脚”两种MI任务的脑电信号,综合时频图谱、脑地形图分析发现,相较于MI范式,HY范式中的事件相关去同步化特征激活程度更深,范围更广,且具有稳态体感诱发电位特征.此外,在HY范式中,支持向量机(SVM)和BP神经网络的平均分类准确率为73.72％和80.85％,相比MI范式提高了8.08 ％和11.48％,确认了HY范式中下肢临近关节不同MI任务识别的可行性.在实际应用中,对于下肢运动功能受损的患者,将有助于特定脑区的训练,从而提升康复效果.
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