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期刊文章详细信息

基于变分模态分解-传递熵的脑肌电信号耦合分析  ( EI收录)  

Functional coupling analyses of electroencephalogram and electromyogram based on variational mode decomposition-transfer entropy

  

文献类型:期刊文章

作  者:谢平[1] 杨芳梅[1] 李欣欣[1] 杨勇[1] 陈晓玲[1] 张利泰[2]

机构地区:[1]燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,秦皇岛066004 [2]中国人民解放军北京军区第281医院康复医学科,秦皇岛066100

出  处:《物理学报》

基  金:国家自然科学基金(批准号:61271142);河北省自然科学基金(批准号:F2015203372;F2014203246)资助的课题~~

年  份:2016

卷  号:65

期  号:11

起止页码:277-285

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20162502522400)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI-EXPANDED(收录号:WOS:000380364300036)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系.本文引入变分模态分解并与传递熵结合,构建变分模态分解-传递熵模型应用于脑肌间耦合研究.首先基于变分模态分解将同步采集的脑电(EEG)和肌电(EMG)信号分别进行时频尺度化,然后计算不同时频尺度间的传递熵值,获取不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上不同尺度间的非线性耦合特征.结果表明,在静态握力输出条件下,皮层与肌肉beta(15—35 Hz)频段间的耦合强度最为显著;EEG→EMG方向上脑电与肌电高gamma(50—72 Hz)频段的耦合强度总体上高于EMG→EEG方向.研究结果揭示皮层-肌肉功能耦合具有双向性,且脑肌间不同耦合方向上、不同频段间的耦合强度有所差异.因此可利用变分模态分解-传递熵方法定量刻画大脑皮层与肌肉各时频段之间的非线性同步特征及功能联系.

关 键 词:脑肌电耦合  变分模态分解  传递熵  时频尺度  

分 类 号:R338] TN911.6[基础医学类]

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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二级引证文献:

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同被引文献:

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