[Synchronous analysis of corticomuscular coherence based on Gabor wavelet-transfer entropy].

脑电图 频带 小波 连贯性(哲学赌博策略) 小波 模式识别(心理学) 光谱密度 联轴节(管道) 计算机科学 数学 人工智能 小波变换 语音识别 心理学 材料科学 神经科学 统计 电信 带宽(计算) 离散小波变换 冶金
作者
Yuanyuan Zhang,Ce Zou,Xiaoling Chen,Yonghao Yin,Shengcui Cheng,Yingya Chen,Ping Xie
出处
期刊:Journal of Biomedical Engineering [Elsevier]
卷期号:34 (6): 850-856 被引量:1
标识
DOI:10.7507/1001-5515.201608018
摘要

Synchronization analysis of electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) could reveal the functional corticomuscular coupling (FCMC) during the motor task in human. A novel method combining Gabor wavelet and transfer entropy (Gabor-TE) is proposed to quantitatively analyze the nonlinearly synchronous corticomuscular function coupling and direction characteristics under different steady-state force. Firstly, the Gabor wavelet transform method was used to acquire the local frequency-band signals of the EEG and EMG signals recorded from nine healthy controls simultaneously during performing grip task with four different steady-state forces. Secondly, the TE of local frequency-band was calculated and the unit area index of the transfer ( ATE) was defined to quantitatively analyze the synchronous corticomuscular function coupling and direction characteristics under steady-state force. Lastly, the effect of EEG and EMG signal power spectrum on Gabor-TE analysis was explored. The results showed that the coupling strength in the beta band was stronger in EEG→EMG direction than in EMG→EEG direction, and the ATE values in the beta band in EEG→EMG direction decreased with the force increasing. It is also shown that the difference in TE values of gamma band present a varying regularity as the increase of force in both directions. In addition, EMG power spectrum was significantly correlated with the result of Gabor-TE inspecific frequency band. The results of our study confirmed that Gabor-TE can quantitatively describe the nonlinearly synchronous corticomuscular function coupling in both local frequency band and information transmission. The analysis of FCMC provides basic information for exploring the motor control and the evaluation of clinical rehabilitation.人体运动中脑电(EEG)信号和肌电(EMG)信号间的同步特征能够反映皮层肌肉间功能耦合 (FCMC) 的关系。本文将 Gabor 小波和传递熵 (TE) 结合,提出一种新的方法(Gabor-TE)用以定量分析不同恒定握力下 EEG-EMG 信号间的非线性同步耦合特征及方向特性。本研究首先选取 9 名健康受试者在 4 种不同恒定握力下的 EEG、EMG 信号,并以 Gabor 小波变换进行局部分解;然后计算频带 TE 值并定义单位传递面积指标 ( ATE),分析恒定握力下 EEG-EMG 信号的局部频段同步特征及方向特性;最后探究 EEG 信号和 EMG 信号功率谱对 Gabor-TE 方法分析结果的影响。本文研究结果表明:恒定握力下,β 频段 EEG→EMG 方向 TE 值高于 EMG→EEG 方向,且随握力水平增加 EEG→EMG 方向上 β 频段 ATE 值降低;γ 频段 TE 值在 EMG→EEG 和 EEG→EMG 方向上的差异随握力增加而呈现出一定的变化规律;EMG 功率谱与特征频段 TE 结果强相关。本文试验结果表明,Gabor-TE 方法能定性、定量描述 EEG-EMG 信号在局部频带和信息传递上的非线性同步耦合特征,今后或可为研究运动控制及患者康复评价提供一定的理论依据。.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Ha完成签到,获得积分10
1秒前
阳光寻双完成签到,获得积分20
2秒前
大气半山发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI6.4应助阿帅采纳,获得10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
r1ck完成签到,获得积分10
4秒前
举栗子发布了新的文献求助30
5秒前
5秒前
6秒前
可爱的函函应助王彬采纳,获得10
6秒前
Pan1完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
充电宝应助畔畔采纳,获得100
7秒前
lu发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
黄筱妍完成签到,获得积分20
8秒前
9秒前
10秒前
10秒前
奋斗凡霜应助随心而动采纳,获得10
10秒前
谜语发布了新的文献求助10
10秒前
王大石完成签到,获得积分10
10秒前
12秒前
英姑应助是小孙呀采纳,获得10
12秒前
李JJ发布了新的文献求助10
13秒前
蒋复天完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
殷超完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
HHYE发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
苏大大完成签到 ,获得积分10
15秒前
邻家小胖发布了新的文献求助10
15秒前
lsh发布了新的文献求助10
16秒前
橘酥酥呀发布了新的文献求助10
16秒前
科研小虫发布了新的文献求助20
17秒前
helpme完成签到,获得积分10
17秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7155977
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8800681
关于积分的说明 18598765
捐赠科研通 6756740
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3161378
关于科研通互助平台的介绍 2295918
邀请新用户注册赠送积分活动 2136084