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    在动作观察,运动想象和站立和坐姿执行过程中解码脑电节律

    事件相关去同步化与同步化(ERD/S)和运动相关皮质电位(MRCP)在下肢康复的脑机接口(BCI)中,特别是在站立和坐姿中,起着重要的作用。然而,人们对站立和坐着的大脑皮层活动的差异知之甚少,尤其是大脑的意图是如何调节运动前的感觉运动节奏的。在本研究中,研究人员旨在研究在站立和坐着的动作观察(AO)、运动想象(MI)和运动执行(ME) 期间连续性EEG节奏的解码。研究人员开发了一项行为任务,在该任务中,参与者被指示对坐立和站坐的动作执行AO和MI/ME。实验结果表明,在AO期间ERD比较显著,而在MI期间ERS在感觉运动区域的alpha带较为典型。结合常用空间模式(FBCSP)和支持向量机(SVM)进行离线和分类器测试分析。离线分析表明,AO和MI的分类在站-坐转换时的平均准确率最高,为82.73±2.54%。通过分类器测试分析,研究人员证明了MI范式比ME范式具有更高的解码神经意图的性能。

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    Neuroimage:准备电位是否只在运动前出现?

    2019年10月,伦敦大学认知神经科学研究所的Travers团队在Neuroimage期刊上发表了一篇关于准备电位(RP)是否只发生在运动前的研究,其研究结果支持经典的RP解释,即RP只发生在运动行动之前。    准备电位RP是自主运动之前缓慢上升的负电位,传统观点认为RP发生在辅助运动区和前辅助运动区,当大脑无意识的决定运动时RP开始出现,RP在运动命令通过主运动区传送出去后达到峰值,RP主要反映了运动准备过程。经典的RP解释包含两层假设,一是RP是针对自主运动(voluntary actions)的,它应该发生在自主运动之前,而不是在非自主运动之前;二是当被试可能产生运动但并没有运动时RP不应该出现。由于RP的测量方法,第二个假设很难验证。由于脑电图记录固有的信噪比低的特点,因此在单个trial中很难识别出自主运动之前的RP。RP研究通常基于运动的时刻提取trials,然后将大量的试次平均在一起。任何与RP波形相似但不会导致动作的单次试验脑电图都将被忽略(下文称:RP-like events),因为在它们之后并没有发生运动,根据提取trials的规则,并没有提取这些数据段。因此,研究者认为自主运动前的RP是基于有偏差的抽样得到到的, RP-likeevents很可能一直在发生,但是并没有被研究者注意到。   最近,Schurger和他的同事们提出了随机决策模型,它的一个重要结论是,在整段数据中都应该出现RP-like events,只是当RP-like events的幅值超过决策阈值时,就会产生运动,反之,不产生运动,一般提取的RP属于前者的叠加结果。   在该文的研究中,Travers团队使用模板匹配的方法来研究RP-like evets出现的时间点,研究其是否只在自主运动之前出现。

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    python光流法算法学习「建议收藏」

    光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言,光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动,或者两者的共同运动所产生的。 简单来说,光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。

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    利用视听短片从自然刺激中获得开放的多模式iEEG-fMRI数据集

    在认知神经科学领域,数据共享和开放科学变得越来越重要。虽然许多参与认知神经科学实验的志愿者的数据集现在是公开可用的,但颅内脑电图(iEEG)数据的共享相对较少。iEEG是一种高时间和空间分辨率的记录技术,通过在患者进行罕见的癫痫发作来源定位程序期间进行记录获得。与非侵入性记录技术相比,iEEG具有许多优点,如更好的信噪比和更精确的神经信号。iEEG对于研究高级认知过程(如语言、语义和概念表示)以及开发脑机接口具有重要意义。然而,由于收集困难和道德协议的限制,共享iEEG数据的机会相对较少。共享这些数据将有助于解决科学可重复性问题并促进更充分的数据利用。

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    领券