一种基于自主、刺激动作模态下的脑肌电相关性的分析方法：进行系统设置，使用LabVIEW8.6产生同步脉冲信号；分别进行脑电信号采集和肌电信号采集，有自主动作模态下的脑电信号和肌电信号，刺激动作模态下的脑电信号和肌电信号；根据受试者在自主动作、刺激动作模态下的脑肌电信号时域图进行自主动作和刺激动作模态下的脑肌电时域信号分析；对刺激模态下的肌电信号进行去噪处理；进行基于小波变换的脑电信号的时频分析，时频分析是采用基于Morlet的小波变换；进行相干性分析。本发明专利技术得到在主动以及被动下脑电不同频段的激活或者抑制信息，用来指导和反馈中风等肢体残疾病人的康复指标，使得康复不再是一个定性的概念，更走向了一个定量的过程。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种脑肌电相关性的分析方法。特别是涉及一种能够使人们了解大脑神经活动如何控制肌肉运动的。
技术介绍
目前，一些国际机构和学者开始关注并致力于脑-肌电的相互关系的研究，如美国克利夫兰州立大学和克利夫兰医院开展了对单次任务下的EEG-EMG相关性的研究，揭示了由肌疲劳所致的功能性表皮肌肉耦合性能的逐渐减降低；澳大利亚新南威尔士州大学对脑-肌电相关性以及双手同时运动时两手之间的肌电相干性进行研究，从频段不同来探讨信号源和频率的关系；罗马大学通过对精英运动员、普通运动员以及非运动员脑-肌电相关性的研究来探讨判断平衡性；伦敦大学对不同年龄阶段人的脑-肌电相关性研究来探讨人体的脊髓功能随着年龄的增长的变化；德国弗莱堡大学主要研究的是不同的握力大小下产生的肌电与脑电的相干性。此外，国外还有一些大学和研究机构也对不同条件下的脑-肌电相关性进行了研究，国内对此方面的研究尚很有限。迄今为止，绝大多数研究对脑-肌电的关系探讨都集中在受试者的自主动作方面。但对于残障患者的运动康复来说，除了自主动作，刺激动作模态所引发的脑电、肌电规律同样引人关注，且国内外应用神经肌肉电刺激改善残障患者运动功能已取得了很好的疗效。以下内容表明这一点德国罗格斯大学的研究表明，患者股神经损伤之后，使用低频电刺激能够加快功能康复；香港理工大学的研究表明，功能性电刺激施加在健康人身上使其产生手部运动时， 能够引起大脑相应运动区和感觉区的激活；刘慧华等人的研究通过对体感诱发电位和运动诱发电位的探讨，也证明了这一点；Kimberley等以功能性电刺激作用在脑卒中患者肢体后，发现大脑皮质电信号明显增加，患者肢体功能亦有明显改善。相关研究表明，神经肌肉电刺激可以帮助患者完成关节活动，把正确的关节运动感觉和肌肉收缩感觉传到大脑，促进脑功能的重组以及激活闲置的神经通路替代已受损的神经功能。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种能够得到在主动以及被动下脑电不同频段的激活或者抑制信息，由此来指导和反馈中风等肢体残疾病人的康复指标的基于自主、 刺激动作模态下的脑肌电相关性的分析方法。本专利技术所采用的技术方案是一种，包括有如下步骤1)进行系统设置，即，使用LabVIEWS. 6产生同步脉冲信号；2)分别进行脑电信号采集和肌电信号采集，其中包括自主动作模态下的脑电信号和肌电信号，刺激动作模态下的脑电信号和肌电信号；3)根据受试者在自主动作模态下和刺激动作模态下的脑肌电信号时域图进行自主动作模态下和刺激动作模态下的脑肌电时域信号分析；4)对刺激模态下的肌电信号进行去噪处理；5)进行基于小波变换的脑电信号的时频分析，所述的时频分析是采用基于 Morlet的小波变换；6)进行相干性分析相干系数是用来衡量信号相关性的一个参数，他的定义为 剛 ⑴=^feSw其中，Scl,c2(f)表示cl导连处的信号和c2导连处的信号在给定的频率f处的互谱，本专利技术中具体是脑电信号和肌电信号的互谱，它的定义为S ^)=-11^(^2^)η !=ι相干系数取值在0到1之间，值越大相关性越好。步骤1所述的使用LabVIEWS. 6产生同步脉冲信号包括如下过程(1)设置采样率和采样模式；(2)生成单周期模拟波形；(3)开始输出；(4)判断采集时间/10的余数是否大于2，是，熄灯后再继续判断，否则亮灯后再继续判断。步骤2所述的自主动作模态具体是受试者休息10秒钟；开启LabVIEW，产生周期为10s、占空比为0. 2的方波脉冲，使得指示灯在高电平触发被点亮，并持续^，继而指示灯关闭8s，当指示灯亮的时候，受试者快速的做右手中指屈曲动作；同时记录脑电导联图中 C3、C4处脑电信号、指浅屈肌处肌电信号、方波脉冲信号60秒钟。步骤2所述的刺激动作模态具体是受试者休息10秒钟，关闭LabVIEW，开启电脉冲刺激器，并将刺激脉冲调节至刺激频率0. 1Hz、宽度100yS、初始电流5mA，刺激部位是受试者右臂正中神经，刺激点为右上肢远端，靠近腕管部，并根据受试者中指动作程度调整刺激器电流强度，至受试者中指可以在刺激下有明显屈曲动作为止；同时记录刺激状态下脑电导联图中C3、C4处脑电信号、指浅屈肌处肌电信号60秒钟。步骤4所述的对刺激模态下的肌电信号进行去噪处理是采用两点波峰阈值检测算法首先，将采集的刺激动作模态下的原始肌电信号输入计算机中；计算机开始读取数据，程序计算此段数据中的肌电信号的绝对值并取最大值，此最大值对应着刺激峰值的幅度，随后程序设置了两个初始阈值一个是高电平(HT)，为检测到的最大波峰值除以2 ； — 个是低电平(LT)，为最大波峰值的1/20 ；计算机在检测的过程中，当遇到第一个低电平的时候，记录此点；继续扫描数据， 当遇到高电平时，继续扫描，遇到第二个高电平和第二个低电平时，记录此段数据，并将两个低电平之间的数据全部设置为0 ；或者当计算机在检测的过程中，遇到第一个低电平时，继续扫描，接下来数据值没有超过高电平，而是遇到了第二个低电平，此时得到的信号是有用的肌电信号，跳过此段数据，继续扫描。本专利技术的，在自主动作模态下，动作产生时，在脑电信号的低频成分，即α频段(8-13ΗΖ)产生了事件相关去同步，即事件相关去同步(ERD)现象；而后，一秒钟左右使得对侧脑电在β频段(14-30)产生了事件相关去同步现象，即事件相关同步(ERS)现象。而在刺激动作模态下，由于一直存在的电脉冲的影响，使得脑电的低频信号一直较为活跃，但在动作开始时，仍然有ERD现象的存在，继而一秒钟内存在β频段的能量升。本专利技术得到在主动以及被动下脑电不同频段的的激活或者抑制信息，由此来用来指导和反馈中风等肢体残疾病人的康复指标，使得康复不再是一个定性的概念，更走向了一个定量的过程。附图说明图1是基于自主、刺激动作的脑肌电相关性分析框图；图2是Labview 8. 6同步脉冲流程框图；图3是脑电导联示意图；图4(a)是受试者在自主动作模态下的脑肌电信号时域图；图4(b)是受试者在刺激动作模态下的脑肌电信号时域图；图5是基于两点波峰阈值检测算法的程序控制流程图；图6是基于两点波峰阈值检测的刺激模态下的肌电信号对比图；图7(a)是受试者在自主动作模态下的脑电信号的频谱效果图；图7 (b)是受试者在刺激动作模态下的脑电信号的频谱效果图；图8(a)是受试者在自主动作模态下的脑肌电相干性结果的效果图；图8 (b)是受试者在刺激动作模态下的脑肌电相干性结果的效果图；图9是受试者在不同波段两种动作模态下的相干性点数关系，其中左边是自主动作模态下，右边是刺激动作模态下。图中1 大脑皮层2 上肢肌肉3:表面电极4:表面电极5 自主动作6 刺激动作7:脑电放大器8:肌电放大器9:数字化生物电采集 10:数据处理具体实施例方式下面结合实施例和附图对本专利技术的做出详细说明。本专利技术的，包括有如下步骤1)进行系统设置，即，使用LabVIEWS. 6产生同步脉冲信号；图1所示的脑电放大器和肌电放大器是集合在同一个仪器上——Micromed公司生产的四通道数字式脑肌电分析仪(Micromed Brain Quick EEG)，表面电极选取的是 Ag-AgCl电极；在整个实验过程中，受试者的刺激脉冲由电脉冲刺激仪器(由四通道数字式脑肌电分析仪提本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：明东，袁丁，徐瑞，刘晶，王悟夷，綦宏志，万柏坤，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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