仪器仪表学报

作者：商晓锋，罗志增，史红斐

单位：商晓锋,1. 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,,罗志增,1. 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,,史红斐,2. 浙江大学医学院附属第四医院,

关键词：脑肌耦合;最小生成树;脑功能网络;运动想象

基金：国家自然科学基金（62171171）、浙江省教育厅一般科研项目（Y202146756）资助

针对主动康复训练中的运动想象脑电识别问题,提出一种基于脑肌耦合导联选择的双层脑功能网络特征提取方法。根据脑肌耦合强度选择受试各动作下的核心导联,运用核心导联并结合神经生理学中关于运动感觉脑区的先验知识,构建运动感觉核心导联区域网络并提取特征。利用最小生成树全网络特点,将最小生成树脑网络的直径和平均离心率,以及核心导联区域网络的平均节点度、平均聚类系数和平均路径长度,构筑最小生成树脑网络和核心导联区域网络相结合的全局和区域脑功能网络综合特征。选择支持向量机为分类方法,两类运动想象识别的平均正确率为86.96%,证实了本文所提双层脑功能网络分析方法有优良的特征表达能力,能有效提取神经-肌肉内在关联特征,为运动想象识别提供了一种新的思路。

来源：2022年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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