作者:李威; 马兴宇; 马宝奎; 曲书新 期刊:《科技与创新》 2020年第03期
安全是北京地铁运营的生命线,企业的一切业务活动都是在确保安全的前提条件下开展的。以人因工程学中的人因安全管理为基础,引入脑电信息识别技术,利用便携式智能可穿戴设备,采集地铁司机值乘途中脑电生物信息和运动轨迹等数据,建立能够反映司机安全状态的指标体系,实现对安全状态的实时有效监测。同时建立大数据分析平台,实现系统化数据管理和信息挖掘,为地铁关键岗位员工状态的长期数据化管理奠定基础,提供系统化管理方案,为北京...
作者:毕玉祥; 雷军蓉; 熊玮 期刊:《武术研究》 2017年第11期
文章旨在对八段锦练习中人体脑电、肌电及心电的实验监测,在中医学整体观视域下,找出八段锦功法“调身”“调息”“调心”代表的部分指标脑电、肌电及心电数据变化过程,分析脑电、肌电及心电之间的变化规律,得出三者之间的协同关联作用,进而分析健身气功·八段锦锻炼过程中强调的“三调合一”境界,从而证明在八段锦练习过程中通过调节身形、控制呼吸,使人体进入和谐稳定的状态,对人的脑部有较好的放松作用,对于脊柱和经络起到牵拉按...
作者:韦军; 孙健; 黄中校 期刊:《辽宁体育科技》 2019年第05期
作者:何峰; 张杰; 蒋晟龙; 綦宏志; 徐瑞; 孟琳; 明东 期刊:《中国生物医学工程学报》 2019年第06期
探究上肢辅助站立状态下姿态扰动诱发的脑电响应特征,从而为下肢运动功能障碍患者失稳态的识别提供新的思路和方法。设计实验装置使人体随机侧的上肢支撑力发生快速变化,从而模拟人体在上肢辅助站立状态下的姿态扰动。实验同步采集20名被试64通道脑电、双侧支撑力和双侧前臂腕伸肌的表面肌电信号,分析姿态扰动事件发生时脑电诱发电位的神经响应特征,以及力学信号和表面肌电的行为学响应特征。在姿态扰动施加后,姿态扰动侧的支撑力...
作者:白洋; 夏小雨; 王勇; 何江弘; 李小俚 期刊:《中国生物医学工程学报》 2019年第06期
近年来,研究表明重复经颅磁刺激(rTMS)可以有效调控颅脑损伤后意识障碍患者的意识状态,但是最小意识状态患者和植物状态患者在调控中的临床反应存在显著差异。通过脑电活动和脑功能网络,评估rTMS对意识障碍患者的调控,探索rTMS对意识障碍患者脑调控的潜在机理。共纳入24名意识障碍患者参加rTMS的真假调控实验。在调控前后记录分析64导联脑电信号的相对功率谱能量,相位锁值以及功能网络特征用研究,以评估脑功能活动的变化。结果发现...
作者:沈丽丽; 耿小荃; 徐礼胜 期刊:《东北大学学报·自然科学版》 2019年第10期
构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性.利用部分噪声辅助多变量经验模态分解(PNA-MEMD)对脑电(EEG)信号进行分解得到本征模态函数(IMF),应用基于詹森-香农散度(JSD)的有效因子对IMF进行两次不同范围的自适应筛选,筛选结果按照权重叠加构成重构信号.利用共空间模式(CSP)对重构信号进行空域特征提取,支持向量机(SVM)对特征进行分类,分类正确率最高为73.16%,证明了该模型...
作者:伍能彪; 朱珍民; 期刊:《计算机与数字工程》 2019年第10期
论文研究在视觉、听觉、混合刺激下,采集脑电信号,刺激诱发实验者进入高度放松状态的方法。文中使用LSTM,SVM,Random Forest等方法对刺激前后的脑电进行分类,通过学习得到分类器,并对调节阶段的数据进行切割找出不同刺激方式的最佳时间。通过该实验验证,1)采用滑动时间窗口方法,分别提取均值、方差、极值、频域、变化系数、波动指数等时域特征和功率熵、重心频率等频域特征取得较好效果;2)使用时间序列模型(LSTM)对脑电分类的准确...
作者:周鹏; 宋雨桐; 张阔; 万柏坤; 李鑫举; 明东; 郭义 期刊:《航天医学与医学工程》 2019年第05期
传统中医经脉穴位针灸调节机体生理功能有着重要作用,通过定量物理刺激穴位手段来探索大脑高级神经活动的机制受到关注。从经皮穴位电刺激、基于脑电和功能磁共振成像构建脑功能网络、脑电功率谱密度、相位同步性、复杂度特征和默认模式网络及各种客观变量(如针刺方式)影响等方面回顾了该领域的研究现状、存在问题;归纳小结了有关研究进展及其在脑电θ波段同步性、子频带能量变化、默认模式网络以及针对多穴位协同研究较少且结果模...
本文对运动想象脑电信号进行分析,提出一种基于小波包分解(WPD)的特征提取技术,在时频平面对信号的高频和低频成分同时进行相同的分解,以距离准则进行最优基选择,并以Fisher准则对最优基进行特征选择并结合神经网络,从而实现身份的识别。结果表明,小波包分解能有效地提取脑电信号特征,并且在不同运动想象下对三个受试者的分类识别率的最高识别率达到80%,能适合残疾等各种人群,有较好的适应性。
作者:尹晶海; 穆振东 期刊:《江科学术研究》 2007年第03期
人类运动想象会引起脑电信号的变化。基于脑电信号的时频域分析,结合C3、C4电极脑电信号间的相互关系,依据Fisher距离进行特征抽取,运用线性分类器进行分类。从运用到3名受试者的脑电数据中,分类效果因受试者而异,从65.0%到93.1%。
作者:董献文; 徐颖; 夏趁意; 赵源 期刊:《世界睡眠医学》 2017年第04期
睡眠梭是非快速动眼睡眠显著特征性脑电形式之一,但其特征亦复杂多变,在不多年龄、不同疾病中有不同表现。其产生与丘脑核团关系密切,但丘脑外核团也参与调控。睡眠梭在睡眠稳定、学习记忆、脑发育等诸多方面有着重要作用。本文对睡眠梭重要特征、产生机制及重要功能在近年的研究进展作综述。
作者:刘庭伟; 蒋皆恢; 陈丹彦; 郁志华 期刊:《智慧健康》 2016年第07期
阿尔茨海默病(AD)是老年人群最常见的慢性疾病之一,以认知训练为主要手段的作业疗法被中西医视为AD预防与保健康复最常见手段。但是,目前市场上针对AD的认知障碍康复训练系统多基于西医方法,真正基于中医理论或中西医结合、具有中医特色的康复训练设备几不可见,且存在功能不全、用户体验不足且价格昂贵的缺陷。本团队自主研发了具有自主产权的多模态认知障碍康复训练系统,具体实现用户登录模块、康复训练模块、康复评估和反馈模块...
[导读]据每日科学网站6月9日报道,美国加州大学(UC)戴维斯分校心智与脑中心科学家的一项新研究表明,人的自由意志可能来源于脑电背景噪声的随机波动。科技日报讯人类可以不靠因果逻辑运算就作出决策,虽然有时会决策错误。但自由选择的能力与对错无关,只是自由意志的体现。据每日科学网站6月9日报道,美国加州大学(UC)戴维斯分校心智与脑中心科学家的一项新研究表明,人的自由意志可能来源于脑电背景噪声的随机波动。
作者:安娟; 牟海荣 期刊:《科学技术创新》 2019年第28期
脑机接口技术可实现利用大脑信息控制设备,可应用于医疗、军事、娱乐等方面。目前大多数脑机接口研究都是基于EEG开展的,虽然EEG有很好的时间分辨率,但空间分辨率较低。fNIRS的出现在一定程度上弥补了EEG空间分辨率过低的缺陷。文章采用EEG和fNIRS联合测量的多模态脑机接口技术,采用运动想象作为研究范式,对运动想象的力和速度参数进行研究,以获得更多的运动想象的细节指令。同时,对基于运动想象参数细节指令的机器人多层控制...
作者:尤淑霞; 钟秀宏; 田敏; 徐纯林 期刊:《中国妇幼保健》 2014年第11期
注意力缺陷与多动障碍(Attention Deficit/Hyperactive Disorder,ADHD)是最常见儿童期的行为问题,主要表现为3大核心症状,即注意缺陷、过度活动、行为冲动。根据美国精神疾病诊断及分类第5版(DSM—V)诊断系统来看,学龄期儿童患注意力缺陷多动障碍居首位。
该文采用了虚拟突发危机平台系统,通过可实现人机交互的视频来模拟现实生活中的危机事件,并采用了不同的方法来试图诱发被试的恐慌情绪,通过测量被试的脑电信号变化规律来检查平台系统模拟现实的有效性。结果表明,被试的前额脑电在诱发前后有显著的差异,其中慢波功率和快波功率的比值发生了明显变化,证明本系统能够诱发被试的紧张情绪。
作者:陶陈逸; 黄志成 期刊:《科技创新导报》 2015年第28期
人类的每一闪思维、每一种情绪、每一个想法,在大脑中都会产生特定的脑电图信号(EEG信号),这种信号由千百万个神经元共同产生,并在大脑内传播。将检测到的EEG信号传送给计算机或相关装置,经过有效的信号处理与模式识别后,计算机就能识别出使用者的思维状态。通过采集与利用脑电,我们希望制作出脑力驱动残疾轮椅和脑电信号图像软件。
作者:周天绮; 朱超挺; 石峰 期刊: 2019年第07期
以检测EEG中的alpha,beta,delta,theta波为切入点,设计脑电测量的实验项目。测量并记录被测者清醒、休息和闭眼时脑电波;确认并检测EEG中的alpha,beta,delta,theta波成份。使学生掌握脑电测量的基本方法。
作者:陈冉; 王鹏; 高军峰; 顾凌云; 黄文涛; 晏丹丹; 余雨蝶; 丁志雄 期刊:《电子学报》 2018年第06期
相锁值(Phase Locking Value,PLV)是由相同步的概念下提出一种描述不同信号相关性(同步性)的算法,在脑电信号领域,其有效性已经得到了验证.本文针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难的问题,首次将相锁值的算法应用到脑电测谎领域中,研究谎言脑活动下不同脑区之间的相关性,通过相关性发现谎言的认知机制,并利用该相关性作为特征,使用支持向量机对说谎者和诚实者的两类信号进行模式识别,得到了88.50%的准确率,提出的方法验证...
作者:彭丝雨; 周到; 张家琦; 王宇; 高军峰 期刊:《电子学报》 2019年第07期
互信息分析方法是基于信息论提出的一种描述两信号间信息交互情况的算法,其在脑电信号领域的有效性已得到了充分证实.针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难以及大脑整体认知功能分析在脑认知科学研究中越来越被重视的情况,本文首次将互信息分析方法应用到脑电测谎领域中,使用互信息量化大脑各节点之间的相关性,对计算结果进行统计分析,选取出在两类人群中具有显著性差异的电极对的互信息作为分类特征,进行模式识别,得到了99.67%...