基于脑肌电融合的混合脑机接口研究

动作模式识别是脑机接口技术的核心内容之一。针对目前脑机接口动作识别模式单一、识别率低等问题,基于混合脑机接口思想,提出一种脑电和肌电特征融合策略,可实现单侧肢体不同动作模式的有效分类,进而可用于脑机接口技术。同步采集9名健康受试者单侧手腕屈/伸两种动作模式下的脑电信号和表面肌电信号,分别提取脑电信号事件相关去同步化特征和表面肌电信号的积分肌电值特征,构建基于支持向量机和粒子群优化算法的脑肌电融合及运动模式识别模型,通过调整“特征融合系数”来实现动作模式最优分类,从而提高模式识别的准确率;进一步通过递降健康人的肌电信号幅值来模拟患者和运动疲劳状态下的肌电信号,验证所提出方法对动作模式识别的有效性。实验结果表明,基于脑肌电融合特征的动作模式识别率(98%)比单纯依靠脑电特征的识别率(73%)提高25%;在运动疲劳状态下,基于脑肌电融合特征的识别率稳定在80%以上,比单纯依靠肌电特征的识别率提高14%。可见,脑肌电融合策略能提高动作模式识别的准确性和鲁棒性,为混合脑机接口技术提供条件。     

表面肌电的支持向量机分类

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习机制.研究了基于支持向量机的控制假手表面肌电识别方法和性能,并与反向传播(BP)神经网络分类器进行了比较.分类的六种手腕部动作分别是腕内旋、腕外旋、展拳、握拳、肘部外旋、肘部内旋.利用"一对一"的分类策略和二叉树构造多类SVM分类器.核函数分别采用多项式和径向基函数.实验结果表明SVM可以有效地对表面动作肌电进行分类,SVM分类准确率普遍优于传统的BP神经网络,且具有良好的泛化推广能力.不同的核函数对分类准确率影响较小.     

基于肌电信号层级分类的手部动作识别方法

目的 利用肌电信号对手部动作进行识别,是控制现代康复假手的关键,其中使用少量电极识别出较多手势又是一难点。为更加充分利用所获得的肌电信息,本文提出一种层级分类方法。方法 首先提出一种基于层级分类的手部肌电信号动作识别方法,该方法首先根据被分类对象的多侧面属性,利用肌电积分值作为特征值,并通过线性判别函数实施预分类;其次建立肌电信号的自回归模型,将模型系数作为特征值,将人工神经网络作为分类器进行细分类;最后进行了对比实验论证。结果 实验结果表明,可以利用2个表面肌电电极以较高的识别率识别出8个常用手部动作。结论 该方法能够以较少的肌电电极识别出较多的动作,比未采用分层方法具有更好的分类效果。     

特征优化在表面肌电模式识别中的作用

肌电信号是与神经肌肉活动有关的生物电的体现，其应用已逐步深入到生物医学的各个领域，肌电信号模式识别肌电应用的基础，本文在表面肌电模式识别中引入了特征优化环节，并讨论了其作用，通过对7个志愿者的实验研究表明，采用特征优化情况下，动作平均辨识可提搞近12％，结论表明，在没有增加原始信息的情况下，通过合适的特征优化处理可提高特征的可分性，从而提高动作模式的辨识率，这说明了特征优化在肌电信号模式分类中有重要作用，对其在康复控制等实验应用场合产生积极影响。     

基于表面肌电信号的上肢外骨骼康复训练系统设计

目的 为实现不同上肢损伤程度患者的康复训练,设计一种基于表面肌电信号(surface electromyographic signal,sEMG)的上肢外骨骼康复训练系统。方法 该康复训练系统的机械结构主要由背部控制部分、可变刚度驱动器以及可调节上肢支架部分组成;控制系统包括肌电采集、滤波、特征提取和动作分类识别。首先采集肌电信号,并提取时域特征;然后采用主成分分析法(principal component analysis, PCA)进行降维处理,用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm)进行动作模式分类识别;最后对可变刚度驱动器进行刚度测量实验,并进行仿真实验验证分类效果。结果 康复训练系统可以自主地调节刚度,并且动作模式的总体识别率为89.74%。结论 该康复训练系统动作模式识别率高,可以更好地带动患者完成康复训练。     

基于双线性模型的动作肌电信号用户无关识别研究

动作肌电信号具有个体差异性且不同动作的肌电信号是不同的,通过挖掘双线性模型的因素分解能力,将训练样本的特征矢量分解为用户相关和动作相关两大因素,通过确定因素的维度重构具有共性的训练样本特征。在测试样本特征重构阶段引入适应融合机制,更新模型参数重构测试样本特征。以11名受试者的4类动作为例,分别采用线性判别、K近邻分类算法和支持向量机,对比3种实验方案(多用户单天、单用户多天和基于双线性模型的多用户单天)的识别结果。实验表明,双线性模型的平均识别率最低为85%以上,相比于单纯的多用户单天识别结果(平均识别率不高于75%)有显著提高(P <0.001),且相比于单用户多天的识别结果(平均识别率90%以上)差异性不显著(P >0.24)。双线性模型为基于动作识别技术的非特定人肌电控制系统提供了交互方案,且该模型具备将多用户单天的数据看成单用户多天数据的能力,提供了用户训练负担降低的可行性。     

基于多尺度最大李雅普诺夫指数的表面肌电信号模式识别

为了提高动作表面肌电信号的识别率,提出一种将最大李雅普诺夫指数和多尺度分析结合的方法。从非线性和非平稳的角度出发,引入多尺度最大李雅普诺夫指数特征,并应用到人体前臂6类动作表面肌电信号的模式识别中。首先利用希尔伯特-黄变换,对原始信号进行经验模态分解,即多尺度分解;然后利用非线性时间序列分析方法,计算多尺度最大李雅普诺夫指数;最后将多尺度最大李雅普诺夫指数作为特征向量,输入支持向量机进行识别。平均识别率达到97.5%,比利用原始信号的最大李雅普诺夫指数进行识别时提高了3.9%。结果表明,利用多尺度最大李雅普诺夫指数对动作表面肌电信号进行模式识别效果良好。     

Feature selection for surface electromyography signal based on ant colony optimization

目的为提高假肢系统对动作信号的识别速度,设计了基于优化蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的特征选择法,对表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)高维特征向量降维以减少计算负担.方法 以特征与目标类型之间互信息关系作为启发函数,通过蚁群算法选出最佳特征子集,最后用已训练好的人工神经网络检验其分类性能.结果 对10名健康受试者进行了手腕部动作的肌电信号模式分类实验.与传统主成分分析法(principle component analysis,PCA)相比,该算法选出的特征子集提高了识别准确率,并显著降低了原始特征集的特征维数,进而简化分类器的结构,减少计算开销.结论 本方法在实时性要求高的肌电控制假肢等系统中具有良好的应用前景.     

小波变换在表面肌电信号分类中的应用

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析。通过奇异值分解有效地提取信号特征进行模式识别,能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂摧旋、前壁外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法、为非平稳生理信号的分析提供了新的手段。     

大腿截肢患者的残肢肌电运动识别

目的研究利用大腿残肢肌电信号进行下肢运动模式识别的方法,探讨肌电信号控制下肢假肢的可能性。方法采集15名大腿截肢者残肢侧股直肌、股外侧肌、阔筋膜张肌、股二头肌、半腱肌、臀大肌6块肌肉的表面肌电信号,提取肌电信号的6种时域、频域特征,利用支持向量机对平地行走、上楼梯、下楼梯、坐下、起立5种下肢运动模式进行识别。结果利用残肢肌电信号可以实现5种下肢运动模式的在线识别,对同一受试者同次测试数据识别率为94%,同一受试者的多次混合数据识别率为85%,对不同受试者混合数据识别率为74%。通过特征优化,仅利用3块肌肉的2个特征,对同一受试者的同次测试数据识别率仍可达92%。对平地行走、上楼梯、下楼梯3种动作的识别,同一受试者同次测试数据识别率为100%,同一受试者的多次混合数据识别率为98.33%,对不同受试者混合数据识别率为93.33%。结论仅仅利用残肢肌电信号能够实现运动意图的在线识别,通过对同一患者使用前的多次数据训练,有望达到较高的识别率。研究结果为肌电运动识别用于下肢假肢控制奠定了基础。     

国外关于复原力的研究综述

复原力是指个体从创伤经历以及压力性情景中成功成对并良好适应的一种能力。文章对国外有关复原力的研究进行了系统综述，从复原力的概念、结构、测量等三个办衙总结了具体研究领域的最新进展。在此基础上，指出复原力研究领域中存在的问题和将来的研究方向。     

国外关于自我设阻行为的研究综述

文章对国外 2 0多年来有关自我设阻的研究进行了系统综述。从自我设阻的行为表现及分类、引发条件、内在动机、影响因素、效果和测量等 7个方面总结了具体研究领域的最新进展。在此基础上 ,指出自我设阻研究领域中存在的问题和将来的研究方向     

胎儿血红蛋白持续综合征的实验研究

目的采用电泳技术对地中海贫血进行诊断,研究血红蛋白电泳技术在诊断HbF持续综合征应用中的准确性、可靠性。方法在地中海贫血筛查中,对脆性低者进行血红蛋白电泳,HbF定量分析,丽春红染色。结果在182例地贫筛查者的电泳结果中,有7例HbF持续综合征电泳只出现一条颜色较深的HbF带,含量均在65%以上。结论电泳技术在诊断地中海贫血疾病中是一项不可缺少的重要技术,对HbF持续综合征的正确诊断率为100%。     

超声造影方法的再探讨

目的探讨造影剂（Sono Vue）和与之相匹配的对比脉冲系列成像技术（CPS）在超声造影（contrast—enhanced uhrasonography）中的方法。方法对不同的造影部位及不同造影目的采用了不同的造影参数设置。结果84例患者除1例注射时刺破血管造成造影剂外渗影响造影效果外，其余83例效果满意。超声造影检查对肿块定性诊断的准确率优于CT、MRI，心肌灌注检查为临床提供方便、可靠的无创方法。结论应根据使用的造影剂和成像技术及造影目的设置相应的造影参数。     

巨噬细胞乙酰LDL受体的研究

本实验将人血清LDL乙酰化后用真~(125)I标记做成放射性配基,对小鼠腹腔巨噬细胞表面的乙酰LDL受体进行了研究。结果表明:培养的小鼠腹腔巨噬细胞表面存在有能与乙酰LDL特异性,高亲和性和可饱和性结合的受体。它们不能识别天然LDL,主要功能是加速被结合的脂蛋白被巨噬细胞摄取并将其送至溶酶体进一步降解。该受体不受细胞内胆固醇含量的反馈调节。当巨噬细胞与乙酰LDL共同孵育时,可通过该受体大量摄取乙酰LDL使细胞蓄积胆固醇变成泡沫状细胞。经细胞内胆固醇含量测定、苏丹Ⅳ染色、透射电镜观察等方法鉴定,与动脉粥样硬化病灶中巨噬细胞源的泡沫细胞相似。     

基于脑微刺激的智能动物的研究

本研究应用自动控制科学和微电子技术，研制开发了适合于自由活动动物的遥控导航系统，并借助于神经生物学和电生理学知识成功的应用于大鼠，使其成为受控于人的“智能动物”。本研究的开展推动了电子信息技术和神经科学的交叉融合，在智能动物的研究方面迈出了成功的一步。     

基于脑电图的脑疲劳检测研究进展

脑疲劳是指在长时间、高强度脑力劳动过程中出现一系列如头痛、记忆力下降、注意力难以集中等不适症状的现象。脑电图（EEG）是通过电极记录下的脑细胞群的自发性、节律性电位活动,其在脑疲劳检测方面发挥着越来越重要的作用。本研究归纳了EEG检测脑疲劳的发展历史,对EEG检测脑疲劳的常用指标:α波相对能量、波形组合参数如（α+θ）/β以及Shannon、二阶和三阶的Renyi、Tsallis和Generalized eScort-Tsallis这5种小波熵进行了介绍,总结了EEG在脑疲劳识别以及人因工程方面的应用,最后分析了EEG在检测脑疲劳方面存在的局限性及其未来的发展趋势。     

西咪替丁对小鼠中孕妊娠影响的实验研究

目的 :初步研究西咪替丁对中孕妊娠的影响。方法 :用昆明种小鼠 ,在妊娠第 9～ 1 2天分别连续灌胃给予西咪替丁 80mg·kg 1,1 60mg·kg 1,3 2 0mg·kg 1,640mg·kg 1,于妊娠第 1 6天解剖记录活胎数 ,吸收胎死胎数。结果 :西咪替丁 1 60mg·kg 1,3 2 0mg·kg 1,640mg·kg 1剂量对小鼠的妊娠抑制率分别为 1 0 % ,45 % ( p <0 .0 0 5 ) ,65 % ( p <0 .0 0 5 )。 结论 :西咪替丁具有一定的终止中孕妊娠作用。     

Effects on M-protein on laboratory data

We describe two patients with abnormal immunoglobulins: Case 1 was a non-diabetic patient with IgA-kappa type M-protein whose serum fructosamine(FRA) value was markedly elevated; and Case 2 was a patient with pseudo-leukocytosis induced by the interaction of etylenediaminetetraacetic acid(EDTA) and IgG-kappa type M-protein. The M-protein in Case 1 was found to be conjugated to serum albumin by immunoelectrophoresis. By gel filtration, the FRA peak of the patient's serum was shown in the high molecule weight fraction. The glycation of IgA-kappa type M-protein was clearly demonstrated by FRA staining after fractionation by serum protein electrophoresis. Although serum FRA values of other non-diabetic patients with IgA type M-protein were elevated, patients with IgG type M-protein and IgM type M-protein had low or normal serum FRA values. In Case 2, the white blood cell count of the patient's blood anti-coagulated with EDTA was 52,300/microliter as determined using an automated counter, but was within normal limits when counted manually by light microscopy using a hemacytometer. The white precipitates were formed by the interaction of the patient's serum with EDTA. Immunofixation electrophoresis revealed that the precipitates were IgG2-kappa type M-protein.