英语原文共 10 页

针对急性脑中风患者的运动想象信号的分类性能研究

Chayanin Tangwiriyasakul, Victor Mocioiu, Michel J A M van Putten and Wim L C Rutten

摘要

目的。有效的运动想象，即能够对感觉运动节律造成强烈抑制作用的运动想象，是运动想象疗法的关键。因此，一个高效的判别对象进行了何种运动想象任务的算法是其前提。一个最优的分类算法需要同时拥有有良好的分类准确率以及尽可能少的采集通道。对于各种的通道配置，我们研究了共空间模式-线性判别分析算法所带来的效益。

方法。实验对象包含：10个半球急性脑中风患者，11个健康的人。使用60个通道记录脑电图。使用运动执行任务训练分类器。对所有实验对象，先使用3到11个电极从运动皮层区域记录数据，然后将电极增加到45个，重复实验。

结果。无论是对健康的对象，还是患病的对象，使用CSP-LDA算法并没有使分类效果显著提高（AU-ROCasymp;0.7）。之后，由于运动想象活动相关神经元很可能超过运动皮层区域，我们再次对45个电极记录的数据使用CSP-LDA进行了处理。AU-ROC上升到了0.9，但是没有观测到是哪个电极起到了作用。最后，对于中度中风患者，我们成功的将记录自其健康的半球的EEG数据用于训练分类器（AU-ROCasymp;0.7）。意义。只有来自健康半球的EEG数据才能用于训练分类器。

关键字：BCI, 脑中风复健， 事件相关去同步

1引言

中风是导致成年人残疾的一个主要原因。在具有运动障碍的中风患者复健的问题上，身体训练是通常的疗法。然而这种疗法需要患者付出努力来活动他们受到中风影响的肢体。这个过程可能会让患者感到疲累或者灰心。此外，在脑中风急性发病期，一些病人完全丧失了控制其受影响的肢体的能力，这使得他们无法参加标准的身体训练疗法。近些年，基于运动想象的疗法作为一种替代选择被引入［1］。基于运动想象的疗法可能并不会替代身体训练疗法，但它可以作为一种补充疗法，来加强或者加速脑中风患者的康复。运动想象疗法基于以下观念：通过进行运动想象很可能使得实际运动相关的部分神经网络得到激活［2］。Page等人[3]对13位脑中风患者进行了运动想象疗法的可行性研究，表明了运动想象疗法在脑中风患者康复中的积极作用。在这个研究中，13位患者中的8位除了接受标准的身体训练疗法之外还进行了10分钟的运动想象环节。六个星期过后，进行了运动想象环节的患者的运动评分得到了提升，没有进行运动想象环节的患者的运动评分没有明显变化。此后，一些其他的研究也表明运动想象训练对运动能力的提升具有积极作用[4-7]。

在任何康复方案中反馈都是必要的[1]。在身体训练疗法中的运动执行是可以直接观察的，但是对象的运动想象却不能直接观察。运动想象可以被反映在特定的脑电图节律上：在想象运动的时候，皮层神经元被激活，导致感觉运动皮层出现事件相关去同步现象。在休息和运动想象或运动执行时，感觉运动节律功率的相对下降被用于进行ERD的判定[8]。为了证明是否发生了运动想象，一个基于脑电图的脑机接口会被使用：在休息阶段SMR一直存在，在激活阶段消失，则说明发生了强烈的运动想象。一个精确的用于脑机接口的分类器可以帮助患者在休息和活跃期间更好的控制他的大脑活动。为了区分休息和活跃状态，已有多种基于EEG的BCI系统被开发来帮助患者进行复健。但到目前为止还没有一个公认的最优分类方法。一个BCI系统的实现包括如下几个方面：（i）SMR频率带宽的选择，（ii）分类器技术的选择，（iii）最小化采集通道的数量。不像SMR带宽可能有一个特定的最优的频带，分类的方法和通道的数量是需要取舍的关系：大多数拥有高准确率的分类方法需要大量的采集通道才能实现。关于分类技术和通道数量的多种选择方案可以在参考文献中找到。例如，Kaiser等人[9]使用3个包含拉普拉斯过滤器的通道（C3，C4，Cz）来构建分类器。Gomez-Rodriguez等人[10]使用35个通道（平均值），涵盖了额叶皮层的后部，运动皮层和顶叶皮层的前部。Varkuti等人[11]使用了基于BCI系统的MIT-Manus Robot，使用27个应用了共空间模式（关于共空间模式的详细说明，见下文）的EEG通道。Ramos-Murguialday等人[12]使用了127个通道，涵盖了额叶皮层，顶叶皮层，颞叶皮层和运动皮层。

之所以会有很多运动皮层之外的通道被选择是因为大脑的一些其他部分（比如下额叶皮层的前部，下顶叶皮层的前部和枕叶皮层的前部）在运动想象被观测到的时候也处于激活状态[13