Bakgrund: En av de aktuella utmaningarna i hjärnan-maskin interanging är att karakterisera och avkoda övre extremitet Kinematics från hjärnsignaler, t.ex. för att styra en protes. Den senaste tidens forskning visar att det är möjligt att göra detta baserat på lågfrekventa EEG-komponenter. Dessa resultats giltighet är dock fortfarande en diskussionsfråga. I detta dokument bedömer vi möjligheten att avkoda kinematiska övre extremiteter från EEG-signaler i center-out nå uppgifter under passiva och aktiva rörelser. Metoder: Avkodningen av armrörelser utfördes med hjälp av en flerdimensionell linjär regression. Passiva rörelser analyserades med samma metod för att studera påverkan av proprioceptiv sensorisk återkoppling i avkodningen. Slutligen utvärderade vi de möjliga fördelarna med att klassificera mål i stället för kontinuerliga banor. Resultaten visade att avkodningen av armrörelser var betydligt högre än slumpnivåerna. Resultaten visade också att EEG långsamma kortikala potentialer ger betydande information för att avkoda aktiva center-out rörelser. Klassificeringen av de uppnådda målen gjorde det möjligt att dra samma slutsatser med mycket hög noggrannhet. Dessutom, den låga avkodning prestanda som erhållits från passiva rörelser tyder på att diskriminerande modulering av lågfrekventa neural aktivitet är främst relaterade till utförandet av rörelse medan proprioceptiv återkoppling är inte tillräckligt för att avkoda övre extremitet kinematics. Slutsatser: Detta dokument bidrar till bedömningen av genomförbarheten av att använda linjära regressionsmetoder för att avkoda kinematiska övre extremiteter från EEG-signaler. Av våra resultat kan man dra slutsatsen att lågfrekventa frekvensband koncentrerar sig på den information som utvinns ur kinematisk avkodning i övre extremiteterna och att avkodningsförmågan hos aktiva rörelser ligger över slumpnivåer och i huvudsak har att göra med aktivering av kortikala motorområden. Vi visar också att klassificeringen av uppnådda mål från avkodningsmetoder kan vara en mer lämplig realtidsmetod än en direkt avkodning av handposition.
I ett annat arbete av Úbeda Ref undersöktes om det var möjligt att avkoda kinematiken i övre extremitet från EEG-signalerna i center-out nå aktivitetsrörelser.
Classification of upper limb center-out reaching tasks by means of EEG-based continuous decoding techniques
{'venue': 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation', 'journal': 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}