基于信息流增益算法的脑运动功能康复效果评价研究
摘要：
近年来有学者提出构建主动意愿驱动的脑-机交互式康复训练方法,这将有助于提高中风后康复训练的效果.研究发现,随着训练的累积,患者的在线准确率逐步提高,然而这并不能直接反映患者自身运动功能的恢复情况.借助于在线记录的脑电图(EEG)数据,通过离线分析,寻找中风患者经康复训练后大脑运动功能康复效果的客观评价参数.为此,使用经典想象运动(MI)作为训练范式.在线分类方法采用广泛认可和使用的共空间模式(CSP)结合线性分类器(LDA)的方法,离线分析方法则采用脑功能连接网络信息流增益地形图来评估大脑运动认知功能的改善.3名正常受试参与实验用于验证在线算法,与中风患者的结果进行对照分析.一名中风后上肢功能障碍患者进行了12d,连续测试,临床量表显示其训练前后的评分分别为9分和21分.与之相应的分析结果不仅表现在准确率的提高上,信息流增益地形图显示随着训练天数的增加,脑信息交互枢纽位置发生明显迁移,逐渐趋近于正常人的模式,具体表现在从训练前的强偏侧性变为了顶叶集中的模式.该结果提示,基于网络计算得到的信息流增益参数或可作为康复效果客观评价的一种新手段.
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doi：
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关键词：
脑电图(EEG)
想象运动(MI)
脑功能网络
信息流增益
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Keyword：
electroencephalogram (EEG)
motor imagery (MI)
brain functional network
flow gain
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作者：
闫铮
俞谢益
吴畏
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Author：
Yan Zheng
Yu Xieyi
Wu Wei
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作者单位：
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刊名：
中国生物医学工程学报
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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