李玉 1,2,3 , 熊馨 1,2,3 , 李昭阳 1,2,3 , 伏云发 1,2,3
  • 1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院(昆明 650500);
  • 2. 昆明理工大学 脑认知与脑机智能融合创新团队(昆明 650500);
  • 3. 云南省计算机技术应用重点实验室(昆明 650500);
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基于功能性近红外光谱(fNIRS)的脑机接口(BCI)是一种新型的人机交互手段。为探究单个肢体不同运动想象动作 fNIRS 信号的可分性,研究采集了 15 名受试者(业余足球爱好者)在想象右脚三种动作(传球、停球和射门)期间的 fNIRS 信号,提取了不同想象动作期间 HbO 信号的相关系数作为特征,构造了基于支持向量机的三分类模型。试验结果发现:右脚三种想象动作的分类准确率为 78.89%±6.161%;两类运动想象动作的分类,即传球与停球、传球与射门和停球与射门的分类准确率分别为 85.17%±4.768%、82.33%±6.011%、89.33%±6.713%。研究结果表明单个肢体不同运动想象的 fNIRS 具有可分性,这可望为 fNIRS-BCI 增加新的控制命令,也可为单侧中风患者康复训练和控制外设提供一种新的选择。此外,研究也表明相关系数可以作为分类不同想象动作的一种有效特征。

引用本文: 李玉, 熊馨, 李昭阳, 伏云发. 基于功能性近红外光谱识别右脚三种想象动作研究. 生物医学工程学杂志, 2020, 37(2): 262-270. doi: 10.7507/1001-5515.201905001 复制

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