【摘 要】
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目的 探究与用户运动想象响应能力相关的静息态脑电特征,构建用户筛选模型.方法 根据运动想象响应能力将105名受试者分成3个组,分别提取每名受试者开目静息和闭目静息态脑电
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072;天津大学医学工程与转化医学研究院,天津300072
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目的 探究与用户运动想象响应能力相关的静息态脑电特征,构建用户筛选模型.方法 根据运动想象响应能力将105名受试者分成3个组,分别提取每名受试者开目静息和闭目静息态脑电不同频带(theta、alpha、beta、gamma)的Lemple-Ziv复杂度(LZC)特征,利用皮尔森相关系数与独立样本t检验分析相关性最显著的LZC特征,构建运动想象响应能力优秀受试者组与随机受试者组的筛选模型.结果 开目静息态alpha频带的LZC特征与运动想象响应能力具有最显著的相关性,其中基于C4、Cp4导联的LZC特征构建的分类模型可用于不同运动想象任务响应能力的受试者筛选,最高可获得78.04％的分类正确率,优于已有文献报道的能量与谱熵特征.结论 静息态脑电LZC特征是一种有效、通用的运动想象响应神经生理指标,有望为运动想象脑-机接口用户的筛选提供技术支持.
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