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2025-06-13
2025-06-13
該論文發(fā)表于《Scientific Data》（中科院二區(qū)，影響因子5.8）,，論文題目為《Lower limb motor imagery EEG dataset based on the multi-paradigm and longitudinal-training of stroke patients》,。來自天津大學(xué)的劉源副教授擔(dān)任該文的第一作者及通訊作者。天津大學(xué)的明東教授以及天津市環(huán)湖醫(yī)院的巫嘉陵教授亦為通訊作者,。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41597-025-04618-4
運(yùn)動(dòng)功能障礙是腦卒中的顯著后遺癥之一,，其中下肢功能障礙尤為關(guān)鍵?；谀X機(jī)接口（BCI）的運(yùn)動(dòng)想象（MI）技術(shù)通過激活大腦運(yùn)動(dòng)相關(guān)區(qū)域,，為腦卒中患者的康復(fù)帶來了希望。然而,，要開發(fā)出強(qiáng)大的 BCI-MI 系統(tǒng),，并利用該系統(tǒng)揭示中風(fēng)恢復(fù)過程中神經(jīng)可塑性的潛在機(jī)制，需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)集支持,。這些數(shù)據(jù)集對(duì)于準(zhǔn)確診斷中風(fēng)患者的下肢 MI 以及反映康復(fù)過程的縱向數(shù)據(jù)具有重要意義,。本研究通過收集 27 例腦卒中患者的 EEG 數(shù)據(jù)，涵蓋了兩種增強(qiáng)范式和三個(gè)不同時(shí)間點(diǎn),，填補(bǔ)了這一研究空白,。數(shù)據(jù)集包含原始 EEG 信號(hào)、預(yù)處理數(shù)據(jù)以及患者信息,。經(jīng) CSP-SVM 初步分析,，平均分類準(zhǔn)確率達(dá) 80.50%。預(yù)計(jì)該數(shù)據(jù)集將推動(dòng)對(duì)中風(fēng)患者腦神經(jīng)可塑性的研究,，助力開發(fā)針對(duì)下肢中風(fēng)的解碼算法,，并為構(gòu)建全面的中風(fēng)康復(fù)系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。
研究背景
中風(fēng)是全球致殘率極高的疾病,，每年新增病例超 1220 萬,，其中下肢運(yùn)動(dòng)功能障礙是患者最迫切的康復(fù)需求之一?；谀X機(jī)接口（BCI）的運(yùn)動(dòng)想象（MI）技術(shù)在神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力,，但其康復(fù)效果高度依賴解碼精度。目前公開的 MI 數(shù)據(jù)集多基于健康受試者,，而中風(fēng)患者的大腦激活模式更弱且復(fù)雜,，直接應(yīng)用難度較大。此外,，下肢 MI 的解碼更具挑戰(zhàn)性,，因其對(duì)應(yīng)腦區(qū)位于腦溝深處,，信號(hào)較弱。
本研究旨在建立一個(gè)大規(guī)模的中風(fēng)患者下肢 MI 數(shù)據(jù)集,，以推動(dòng)下肢 MI 解碼算法的發(fā)展,，深化對(duì)神經(jīng)可塑性機(jī)制的理解，并支持臨床 BCI 系統(tǒng)的優(yōu)化,。該數(shù)據(jù)集包含 27 例恢復(fù)期中風(fēng)患者的 4260 次試驗(yàn)數(shù)據(jù),，涵蓋傳統(tǒng) MI 和兩種電刺激增強(qiáng)范式,，是首個(gè)包含多增強(qiáng)范式和縱向數(shù)據(jù)的下肢 MI 數(shù)據(jù)集,。
方法
1. 患者招募
研究招募了天津環(huán)湖醫(yī)院的 27 名腦卒中患者，納入標(biāo)準(zhǔn)為：經(jīng) CT/MRI 確診的腦卒中患者,，病程 1-12 個(gè)月,，年齡 30-70 歲,；生命體征穩(wěn)定，認(rèn)知和溝通能力正常,。
2. 實(shí)驗(yàn)范式
數(shù)據(jù)集包含五個(gè)實(shí)驗(yàn)：初始評(píng)估的傳統(tǒng)范式（Pre）,、不變電刺激范式（IES）、步態(tài)相位編碼的順序電刺激范式（SES）,，以及后處理評(píng)估和后續(xù)評(píng)估的傳統(tǒng)范式（Post 和 Follow）,。每個(gè)實(shí)驗(yàn)包括步態(tài) MI 和空閑狀態(tài)任務(wù)，每位患者至少參加 3 個(gè)范式實(shí)驗(yàn)或 3 個(gè)縱向?qū)嶒?yàn),。
每次試驗(yàn)12秒,。0-3s：固定十字（準(zhǔn)備階段），3-4s：任務(wù)提示（MI或空閑）,，4-9s：執(zhí)行任務(wù)（MI階段或空閑）,，9-12s：放松期。每個(gè)范式含40次MI和40次空閑試驗(yàn)（隨機(jī)順序）,，如圖1所示,。
圖1 實(shí)驗(yàn)范式
3. 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理
使用 64 通道 Ag/AgCl 電極帽的 NeuSenW 放大器采集 EEG 數(shù)據(jù)，采樣頻率 1000 Hz,。預(yù)處理步驟包括：信號(hào)降采樣至 250 Hz,，帶通濾波（3-35 Hz）,；使用共同平均參考值（CAR）；手動(dòng)剔除運(yùn)動(dòng)偽影段,；ICA 去噪（去除眼動(dòng) / 肌電偽影）,；提取目標(biāo)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)段。
預(yù)處理步驟
（1）信號(hào)降采樣至250Hz,，帶通濾波（3-35Hz）,。
（2）使用共同平均參考值（CAR）。
（3）手動(dòng)剔除運(yùn)動(dòng)偽影段,。
（4）ICA去噪（去除眼動(dòng)/肌電偽影）,。
（5）提取目標(biāo)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)段。
結(jié)果分析
1,、ERD/ERS分析
采用事件相關(guān)譜擾動(dòng)（ERSP）方法對(duì) MI 任務(wù)期間的腦電信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,，圖2和圖3結(jié)果顯示，在所有實(shí)驗(yàn)中,，MI 任務(wù)在任務(wù)開始后不久就觸發(fā)了感覺運(yùn)動(dòng)皮層的 α 和 β 帶激活,，而空閑任務(wù)期間未觀察到明顯激活。
圖2 范式實(shí)驗(yàn)組和縱向?qū)嶒?yàn)組的平均ERD地形圖
圖3 范式實(shí)驗(yàn)組和縱向?qū)嶒?yàn)組Cz電極及其周圍電極的平均時(shí)頻圖
2,、分類準(zhǔn)確率
將 5 秒 MI-EEG 數(shù)據(jù)分為 2.5 秒的窗口,，使用共同空間模式（CSP）提取 MI 特征，然后使用 SVM 對(duì)特征向量進(jìn)行分類,。Pre,、IES、SES,、Post 和 Follow 實(shí)驗(yàn)的平均解碼準(zhǔn)確率如圖4所示,，分別為 78.92%、80.57%,、82.41%,、80.95% 和 80.52%。與其他研究相比,，該數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率與其他數(shù)據(jù)集相當(dāng),，驗(yàn)證了數(shù)據(jù)的有效性。
結(jié)論
本研究構(gòu)建的下肢 MI 數(shù)據(jù)集,，包含多增強(qiáng)范式和縱向數(shù)據(jù),，初步分析表明數(shù)據(jù)可基于 MI 任務(wù)分類，平均準(zhǔn)確率與近期研究相當(dāng),，能為中風(fēng)患者神經(jīng)可塑性研究,、下肢解碼算法開發(fā)和康復(fù)系統(tǒng)建立提供支持。
撰稿人：楊耀震
審稿人：潘家輝
