仅使用fNIRS的Fugl-Meyer手运动想象脑机接口识别
分类：
Brite
作者：
Li Chenguang，Yang Hongjun， Cheng Long
来源：
Complex & Intelligent Systems
发布时间：
2021-01-11
访问量：
在日常生活中，上肢功能占全身功能的60%，而手指的功能占上肢功能的90%。完整的手功能在人们的工作和日常生活中起着非常重要的作用。然而，一些患者，如中风，会失去或部分丧失手功能。因此，适当使用脑机接口(BCI)技术来驱动外骨骼或假手以补偿手功能。Chenguang Li等人，仅使用Brite设备采集fNIRS信号来完成6个被试的分类任务。
根据大脑皮层的运动面积理论，与其他方法相比，fNIRS探头位置略有调整。通过九种分类方法对信号进行分类，并比较了不同特征和分类的方法。结果表明，在新实验范式下，支持向量机和随机森林方法的分类准确率分别达到了89.12%和88.47%。
图 不同特征、不同分类方法下的分类精度
关键词：
脑机接口,fNIRS,运动想象,分类,经验模态分解,维拓启创
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