基于非负矩阵分解和复杂网络的肌间耦合分析

作者:黄威; 高云园*; 张迎春; 佘青山; 马玉良
来源:航天医学与医学工程, 2019, 32(02): 159-166.
DOI:10.16289/j.cnki.1002-0837.2019.02.011

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10~20Hz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。

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