申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2021-12-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114027857B

主分类号：A61B5/383

分类号：A61B5/383;A61B5/374;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.03.01#实质审查的生效;2022.02.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于脑电信号测量运动能力的方法。本发明使用脑功能网络和样本熵，分别检验在伪刺激和两种刺激范式下被试的不同复杂性和功能连通性，并提取脑网络特征和非线性动力学特征。此外，利用共空间模式算法分析了脑电信号的空间特征，并将其输入支持向量机模型中进行分类识别，以此评估运动康复的效果。本发明提高了关于经颅直流电刺激对运动康复评估的准确性和科学性。

主权项：1.一种基于脑电信号测量运动能力的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.采用运动想象实验范式，根据国际10-20标准采集刺激范式下的运动想象脑电数据；步骤2.采集多通道脑电数据后，通过预处理去除眼动伪迹；通过相位同步指数构建多通道脑电数据的相关性矩阵，进一步选取阈值构建邻接矩阵，提取脑功能网络特征；通过样本熵提取非线性动力学特征，通过共空间模型提取脑电空域特征；步骤3.对由步骤2分别求出的脑功能网络特征、非线性动力学特征和空域特征进行线性耦合作为分类特征；将该特征输入到支持向量机分类器中进行分类识别，以刺激前上下肢的分类准确度为基本准线，对比分析通过经颅直流电刺激之后的上下肢分类准确度，以测量出经颅直流电刺激在增强运动能力中的作用；其中：步骤1中所述的刺激范式包括主运动区刺激和辅助运动区刺激；所述的运动想象实验范式包括左手、右手、左脚、右脚分别向上、向下、向左、向右四种运动想象；步骤2中所述的脑功能网络特征的提取具体包括相关性矩阵，路径长度，聚类系数和小世界属性；脑功能网络特征提取中，提取脑电信号集合中的每个子集合的各个脑电通道之间的相位同步指数，从而获得各个脑电信号子集合的脑电信号相位同步指数集合；步骤2中所述的非线性动力学特征提取具体是采用近似熵复杂度计算方法分析经颅直流电刺激对脑电非线性特征的影响。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于脑电信号测量运动能力的方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD