指令性与自发性跑步机行走中步态事件相关脑电位的分析——技术可行性与所用方法
神经元与认知
2020-03-03 v1 机器学习
摘要
为增进对人类步态的理解并推动步态康复的新发展，近期已通过无创脑电图（EEG）手段研究了人类步态的神经相关活动。特别是，步态相关事件相关脑电位（gERPs）可提供关于皮质脑区在人类步态控制中功能作用的信息。本文旨在探索在自发与指令性跑步机行走期间，用于人类步态相关 ERP 时间敏感分析的可能实验与技术解决方案。我们开发、测试并试点了一种用于同步记录步态与 EEG 数据的方案（硬件/软件）。该方案由一个定制 USB 同步接口、一个时间同步模块和一个数据合并模块组成，可实现记录设备的时间同步，用于步态相关 ERP 分析的时间敏感步态标记提取以及人工神经网络的训练。在本稿件中，硬件与软件组件使用以下设备测试：集成用于步态分析的压力板的跑步机（zebris FDM-T）与 Acticap 非无线 32 通道 EEG 系统（Brain Products GmbH）。所开发方案的可用性与有效性在一项试点研究中测试（n = 3 名健康受试者，n=3 名女性，平均年龄 = 22.75 岁）。记录的 EEG 数据根据检测到的步态标记进行分段与分析，以研究步态相关 ERP。最后，EEG 时段被用于训练一个深度学习人工神经网络作为步态相位分类器。本试点研究所得结果虽属初步，但支持该方案用于步态相关 EEG 分析的可行性。
引用
@article{arxiv.2003.00783,
title = {Analysis of Gait-Event-related Brain Potentials During Instructed And Spontaneous Treadmill Walking -- Technical Affordances and used Methods},
author = {Cornelia Herbert and Jan Nachtsheim and Michael Munz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00783},
year = {2020}
}