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大脑皮质运动区功能定位:皮质脑电证据
引用本文:姜涛,吴效明,叶炳刚,黄思娟.大脑皮质运动区功能定位:皮质脑电证据[J].中国神经再生研究,2010,5(19):1480-1485.
作者姓名:姜涛  吴效明  叶炳刚  黄思娟
作者单位:华南理工大学生物科学与工程学院,华南理工大学生物科学与工程学院,School of Bioscience & Bioengineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong Province, China,School of Bioscience & Bioengineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong Province, China
摘    要:背景:神经皮质(运动区)功能定位可以帮助医生最大限度地切除病灶并避免神经功能损害,关系到病人术后的生存质量。目前的神经皮质(运动区)功能定位方法在速度、准确和安全性方面需要进一步提高。 目的:探讨皮质脑电用于术中神经皮层(运动区)功能定位的可行性和意义。 设计、时间及地点:自身对照实验。本研究采用国际BCI第IV届竞赛数据,由海港医院(华盛顿 西雅图)在2008年6月11日采集,处理由华南理工大学生物科学与工程学院(广东省广州市)在2009年9月完成。 对象:华盛顿西雅图海港医院的3位癫痫病人运动区皮质脑电信号(以下简称ECoG)数据。 方法:采集位于大脑神经皮质(运动)功能区的手指皮质区域的皮质脑电信号数据,同时采集相应手指弯曲运动数据,作自身对照;利用离散db3小波对ECoG数据进行7层小波分解并重构各单子频带信号,提取各单子频带重构信号在运动事件发生前后的能量比(ERD指标)为特征量,比较其大小确定特征频带;构造多个阈值进行特征量分类,结果与相应手指弯曲运动数据比较,比较检出正确率确定特征阈值。将20次试验采集数据分成训练和测试组,分别用于特征提取方法和分类器的设计和性能检测,进行检出正确率分析。 主要观察指标:用于特征提取和分类的特征频带、ERD指标特征量和特征阈值。 结果:以 D6(7.812-15.625 Hz)特征频带重构信号的ERD指标为特征量,以40.5%为特征阈值进行分类,ERD特征明显,识别度高。其分类定位检出正确率达到90%。 结论:自发皮质脑电信号分析可以作为神经皮质运动区功能定位的可靠方法。

关 键 词:功能定位  皮质脑电  事件相关去同步化  小波分析  特征频带  特征阈值。

Functional localization of the cortical motor area in the brain
Institution:South China University of Science and Engineering, School of Biological Sciences,South China University of Technology,School of Bioscience & Bioengineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong Province, China,School of Bioscience & Bioengineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong Province, China
Abstract:
Keywords:functional localization  electrocorticogram  mu rhythm  event-related desynchronization  wavelet analysis  neural regeneration
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