基于非负矩阵分解和复杂网络的肌间耦合分析
黄威1
高云园1
张迎春2
佘青山1
马玉良1
1.杭州电子科技大学自动化学院机器人研究所,浙江杭州,3100182.休斯顿大学生物医学工程系,美国休斯顿77204
摘要：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.
关键词：肌间耦合广义偏定向相干非负矩阵分解复杂网络
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61871427)浙江省自然科学基金(LY18F030009)创新基金(CXJJ2018089)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 159-166 )
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