基于功能近红外光谱成像的协调运动想象识别研究

摘要：

基于功能近红外光谱成像的脑机接口(fNIRS-BCI)是一种较为新颖的脑机交互技术.为了探究不同肢体协调运动想象血液动力学信号的可分性以及不同组合特征的分类效果,研究采集了10名健康受试者站立、行走想象以及休息状态的血液动力学信号,提取了氧合血红蛋白(HbO2)信号的均值、峰值、均方根、方差和标准差的组合作为分类特征.构建了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的分类模型,对站立、行走想象和休息状态的HbO2进行了测量和分类.试验结果表明,均值&峰值、均值&均方根、标准差&均值、方差&均方根的分类准确率明显高于其他组合特征,分别为77.3%±5.5%、74.8%±6.1%、71.7%±6.5%和73%±3.9%.这表明多个肢体的协调运动想象具有可分性,有望为fNIRS-BCI控制外部设备增加新的指令,该研究可能为fNIRS-BCI在下肢康复的应用提供帮助.

关键词：脑机接口、功能近红外光谱成像、协调运动想象、特征组合、分类识别、最小二乘支持向量机、下肢康复、血液动力学信号响应

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.7-34;TP391

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：61-65