机构名称：
¥ 1.0
抽象目标。这项研究的主要目的是研究皮质肌肉，皮质内和肌间耦合。在此，我们建立了一个Cortico-Muscular功能网络（CMFN），以评估与制作拳头，张开手和手腕屈曲相关的网络差异。方法。我们使用转移熵（TE）来计算脑电图和肌电图数据之间的因果关系，并建立了TE连接矩阵。然后，我们应用了图理论来分析CMFN的聚类系数，全局效率和小世界属性。我们还使用hulief-f来提取beta2频段的TE连接矩阵的特征，以进行不同的手动运动，并在使用此功能进行动作识别时观察到高精度。主要结果。我们发现，Beta频段中三个动作的CMFN具有小世界属性，其中Beta2频段的小世界更强大。此外，我们发现提取的特征主要集中在左额叶区域，左运动区域，枕叶和相关肌肉中，这表明CMFN可用于评估与不同手动运动相关的皮层和肌肉之间的耦合差异。总体而言，我们的结果表明，Beta2（21-35 Hz）波是皮质和肌肉之间的主要信息载体，并且可以在Beta2频段中使用CMFN来评估皮质肌肉耦合。意义。我们的研究初步探讨了与手动运动相关的CMFN，提供了有关皮质和肌肉之间信息传播的其他见解，从而为中风患者的病理学皮质区域奠定了基础。
手动运动中皮质肌肉耦合的探索
主要关键词
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