论文部分内容阅读
运动想象(Motor imagery,MI)是只需想象运动动作的执行,无需进行实际运动的心理过程。MI具有不依赖于外刺激的独立性和自发性等特点,已在体育运动训练,脑卒中患者的神经康复、脑机接口等领域得到广泛应用,成为研究热点。MI的研究已在特征信息检测、机器学习解码算法等方面取得重大进展,但仍然存在识别率整体偏低、个体执行效果差异性大等问题,使MI的发展陷入瓶颈。针对这一瓶颈问题,本文通过“导向性运动视频诱导”和“增强想象任务的难度”两种方式优化运动想象脑电信源(即原信号)质量,并进行脑电节律特性的定性定量分析,通过ERD均值、识别率等量化指标对优化效果进行评估。主要工作及结果如下:(一)“导向性运动视频诱导”优化MI脑电信号源质量。本文进行了有导向性视频运动想象(video motor imagery,VMI)和无导向性视频运动想象(non-video motor imagery,NVMI)两种任务模式的对比研究,其研究结果为:在alpha和beta特征频段内VMI的整体事件相关去同步(Event-related Desynchronization,ERD)均值比NVMI小(-2.9094<-1.7902,-2.3606<-1.6393),且二者的ERD值具有显著性差异(P=0.0002<0.01,r=0.755),表明VMI诱发的ERD强度显著优于NVMI。VMI的ERD强度std值小于NVMI(1.2063<1.5598,0.9513<1.2038),表明VMI模式下被试间ERD强度的个体差异小,NVMI的差异大。另外,VMI的平均识别率也高于NVMI(81.37%>71.63%),且两者的识别率差异性显著(p=0.0062<0.01,r=0.724),表明VMI模式下被试的整体识别率显著优于NVMI。(二)“增强想象任务的难度”,优化MI脑电特征信源质量。本文进行了不同任务难度的下肢运动想象研究,即高频率的下肢运动想象((High frequency motor imagery,HMI)和低频率的下肢运动想象(Low frequency motor imagery in video,LMI),结果显示:在alpha和beta特征频段内,HMI的ERD均值小于LMI(-1.827<-1.3487,-3.4756<-2.2891),且两者的ERD值具有显著性差异(p=0.0074<0.01,r=0.945)。HMI的ERD强度std值小于LMI(0.4960<0.5279,0.6460<0.6725),表明HMI模式下被试间ERD强度的个体差异小,LMI的ERD强度差异大。HMI的平均识别率高于LMI(87.84%>76.46%),两者的识别率差异性显著(p=0.0034<0.01,r=0.429)。综上所述,本文通过导向性运动视频诱导和增强想象任务难度的方式优化了MI脑电信源质量,达到了提升被试下肢运动想象整体识别率和降低个体差异的目的。