从皮层脑电描记信号解码行走状态与步频
神经元与认知
2021-04-16 v1
摘要
脑机接口（BCIs）在恢复脊髓损伤患者运动功能方面已显示出可喜成果。这些系统传统上聚焦于恢复上肢功能；然而，下肢受到的关注相对较少。早期可行性研究使用基于无创脑电图（EEG）的 BCIs 恢复截瘫患者的行走功能。然而，EEG 信号有限的时空分辨率将这些 BCIs 的应用限制于基础步态任务，如行走的启动与终止。为恢复更复杂的步态功能，BCIs 必须准确从脑信号中解码额外的自由度。在本研究中，我们使用从健全受试者皮下记录的脑皮层电图（ECoG）信号来设计一种能够预测行走状态与步频信息的解码器。我们在两名个体以不同速度于跑步机上行走时，从其运动皮层记录 ECoG 信号。我们的离线分析表明，从超过 16 分钟的 ECoG 数据中解码状态信息可达到前所未有的 99.8% 准确率。此外，使用贝叶斯滤波方法，我们实现了解码步频与真实步频间平均相关系数达 0.934。二者结合时，这些解码器可产生足以安全操作当今行走假肢的解码精度。
引用
@article{arxiv.2104.07062,
title = {Decoding of the Walking States and Step Rates from Cortical Electrocorticogram Signals},
author = {Po T. Wang and Colin M. McCrimmon and Susan J. Shaw and Hui Gong and Luis A. Chui and Payam Heydari and Charles Y. Liu and An H. Do and Zoran Nenadic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07062},
year = {2021}
}