10.16289/j.cnki.1002-0837.2019.02.011
基于非负矩阵分解和复杂网络的肌间耦合分析
目的 利用表面肌电信号,探究多块肌肉之间的信息传递关系和不同握力下的肌肉之间的耦合特性.方法 采集6名健康受试者在不同握力下的表面肌电信号,首先用广义偏定向相干计算多通道肌肉之间的相干性;然后用非负矩阵分解算法将相干性进行分解;最后用复杂网络建立不同条件下的肌肉功能网络,利用图论的方法,定量分析肌肉功能网络的连接特性.结果 不同握力下肌肉的激活程度存在显著性差异;肌间耦合在10～20 Hz频段上较为显著,且在10～20Hz频段上耦合程度随着握力的增加呈现显著性变化.结论 肌间耦合在不同频段和不同握力下呈现显著性不同,表明了中枢神经系统维持不同握力的控制模式,本文方法为诊断运动功能障碍和评价康复效果提供了依据.
肌间耦合、广义偏定向相干、非负矩阵分解、复杂网络
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R318(医用一般科学)
国家自然科学基金61871427;浙江省自然科学基金LY18F030009;杭州电子科技大学科研创新基金CXJJ2018089
2019-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
159-166
