本文主要是介绍皮层肌肉相干性(CMC)的介绍和实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
皮层肌肉相干性CMC的介绍和实现
- 0 引言
- 1 CMC定义
- 2 CMC实现(Python)
- 3 总结
- 欢迎来稿
0 引言
皮质肌肉相干性(CMC)
是研究大脑皮层控制肌肉活动机制的常用且有用的方法。它揭示了肌肉持续收缩期间皮层和肌肉之间的功能联系
。CMC的起源是初级运动皮层和肌肉之间皮质脊髓通路的通讯
。通常,皮层事件传播到外周,运动皮层也接收来自外周的输入(Salenius等人,1997;Gross 等人,2000 年;Riddle 和 Baker,2005 年)。霍拉克的运动控制理论强调“正常运动控制是指中枢神经系统利用现有和过去的信息将神经能转化为动能,使其能够有效地进行功能活动”(霍拉克,1991)。在这个过程中,包括中枢神经系统和运动肌肉组织两个系统之间的相互作用。以握把为例,运动皮层发出的命令将沿着运动传导通路向下传递,并在运动发生时支配上半身的周围神经和肌肉(Claudio et al., 2008)。本体感觉同时沿着感觉传导通路传导到脊髓、脑干和小脑,部分传导到大脑半球。大多数本体感受信息被传递到大脑的感觉区域进行全面分析和调节运动指令(Witham等人,2011)。皮质-肌肉功能耦合的研究可以反映大脑皮层与肌肉组织之间的相互作用,它代表了运动系统内的信息流,并与大脑皮层向肌肉组织发送命令和肌肉收缩的传入反馈有关。因此,它有助于了解大脑如何控制肌肉组织,肌肉运动对大脑功能的影响以及对特定生理状况(如疲劳)的根本原因的解释。最近使用定向相干分析的研究强调,CMC 在产生 CMC 时既反映了从运动皮层到肌肉的皮质传承下降机车,也反映了从肌肉到运动皮层的皮质传入上行机车(Hellwig 等人,2001 年;Fang et al., 2009;Airaksinen等人,2015a)。图 1 显示了皮层和肌肉之间的信号传递途径。
CMC当前已被广泛应用于各种脑肌电研究。。。。
以上文字内容来源于论文:Corticomuscular Coherence and Its Applications: A Review
1 CMC定义
相干性
是两个信号之间线性联系的指标(Grosse et al., 2003),是频域中皮尔逊相关系数的扩展
(Mima and Hallett, 1999)。相干性是从交叉光谱的归一化中获得的(Fang et al., 2009):
其中, P S 1 , S 2 ( f ) P_{S1,S2} (f)
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