持续最大随意运动期间脑电信号研究

论文摘要

运动性疲劳一直是运动科学界研究的热点之一。虽然许多研究已经说明了肌肉和外周神经肌肉系统的疲劳机制,但是肌肉疲劳期间对中枢神经系统特别是脑的有关研究仍然很少。20世纪中后期,脑非损伤性研究技术的发展,为对中枢神经系统特别是脑的结构和功能研究提供了快速、准确的成像手段,也为研究疲劳期间中枢神经系统的调控机制提供了新的思路。本研究开发了脑电复杂度分析系统,对持续最大随意运动诱导肌肉疲劳期间的脑电信号进行初步研究。人类大脑是一个复杂的、 自组织的非线性动力学系统。 目前,脑电图仪配套软件一般只含有频域分析等基本功能,没有对脑电进行非线性系统分析的功能模块。本研究开发了脑电复杂度分析软件,为脑电图仪配套软件添加了新的功能模块。该软件分为两部分开发:一是用C++Builder开发的脑电复杂度分析系统,可通过动态链接库直接读取脑电数据文件,除了具备基本的脑电预处理功能,还添加用分形几何盒式法作为复杂性分析方法的功能模块,安装配置简易化,具有较高的独立性;二是用Matlab开发的专门处理EEG信号的程序,包括分形几何盒式法（FGD）、Lempel-Ziv（LZ）、徐京华的C1和C2等的分析。本研究采集持续最大随意运动诱导肌肉疲劳期间的脑电信号,主要对运动和感觉相关脑区的波段及其相对功率值、非线性（LZ,FGD）特性进行了分析。6名健康男性志愿者完成持续最大随意运动诱导肌肉疲劳实验。连续记录2min安静状态和3min运动负荷期间的EEG信号。计算安静状态和运动负荷期间4个水平的波段的相对功率值、LZ（Lempel-Ziv）复杂度、FGD（分形几何盒式法）,观察它们随肌肉疲劳发展的变化规律。实验结果显示持续最大随意运动诱导肌肉疲劳期间,C3、 C4、 O1脑区的θ1波的相对功率值先增加而后降低;在P4脑区的θ1

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 缩略词
• 一前言
• 二EEG复杂度分析软件
• 1EEG信号及其分析方法
• 1.1EEG信号
• 1.2EEG信号的发生机制（尧德中2003）
• 1.3EEG复杂性计算方法研究
• 1.4EEG复杂性应用研究
• 2脑电复杂度分析软件系统分析
• 2.1系统目标
• 2.2系统结构
• 2.3软件主要功能
• 2.4运行简介
• 三持续最大随意运动期间脑电信号研究
• 1运动诱导的肌肉疲劳研究
• 1.1运动性肌肉疲劳
• 1.2运动诱导肌肉疲劳期间神经系统的研究
• 1.3持续最大随意运动诱导肌肉疲劳的研究
• 1.4选题依据
• 2研究方法与对象
• 2.1研究方法
• 2.2研究对象
• 2.3测试指标
• 2.4数据采集与分析
• 3结果与分析
• 3.1持续最大随意运动诱导肌肉疲劳期间的相对功率值
• 3.2持续最大随意运动诱导肌肉疲劳期间的复杂度分析（LZ）
• 3.3持续最大随意运动诱导肌肉疲劳期间的复杂度分析（FGD）
• 4讨论
• 5结论
• 参考文献
• 附录
• 附录一：LZ复杂度程序（运行环境：MATLAB7.0）
• 附录二：分形几何盒式法复杂度程序（运行环境：MATLAB7.0）
• 附录三：研究生期间发表论文与综述
• 致谢