[發明專利]一種R藤Copula互信息的肌間耦合分析方法

在審

• 申請號: 202011031460.2
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112130668A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 佘青山;王洪安;席旭剛;高云園;孔萬增
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;A61B5/00;A61B5/0488
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明公開了一種R藤Copula互信息的肌間耦合分析方法。本發明首先進行多通道表面肌電信號的同步采集與預處理，其次利用非參數核密度估計邊際分布函數，再進行R藤Copula的簡單矩陣表示及參數估計，同時估計R藤Copula互信息和R藤Copula條件互信息；最后進行肌間耦合分析。本發明提出的RVCMI和RVCCMI為肌間耦合分析提供了一種新的研究方法和科學的理論依據，具有良好的應用前景。

技術領域

本發明屬于神經系統運動控制機制研究領域，涉及R藤Copula、互信息和條件互信息的計算，從而進行肌間耦合分析。

背景技術

神經肌肉系統是高度復雜的，先前的研究表明，位于額葉中央前回的初級運動皮層接受來自幾個大腦區域的輸入，幫助規劃運動，其主要輸出刺激脊髓神經元，刺激骨骼肌收縮。然而，中樞神經系統(Central Nervous System,CNS)如何協調由大量肌肉和關節組成的復雜運動以達到行為目標，仍然是一個基本問題。例如，一個平滑的伸展運動可能是肩膀屈肌、肘部伸展肌和支撐姿勢的肌肉協調活動的結果。

在中樞神經系統的功能調節和反饋控制下，肌肉之間的耦合現象反映了人體運動過程中多通道肌肉之間的相互作用和相互聯系。表面肌電信號(surfaceElectromyographic,sEMG)是由肌肉收縮產生的生物電活動。由于sEMG信號是記錄電極附近多個運動單位動作電位(Motor Unit Action Potentials,MUAP)活動總和的測量值，因此可以實時準確地反映肌間耦合的狀態和功能。開展肌間耦合特性的研究，將有助于挖掘潛在的中樞神經系統對肌肉的支配調節方式。

目前，分析兩個時間序列和多個時間序列耦合的方法很多，包括相干性、互信息(Mutual Information,MI)、S估計和全局同步指數(Global Synchronization Index,GSI)。相干性方法是在頻域上量化兩個時間序列之間的線性相關性，但該方法未考慮信號內在的非線性特性。在MI方法中，計算兩個時間序列的自概率密度分布和聯合概率密度分布，并通過計算各種熵來量化兩個時間序列之間的線性和非線性統計獨立性。然而，由于非高斯分布數據的聯合概率密度函數(Probability Density Function,PDF)的估計是一個難題，使得MI實際應用變得十分困難。對于S估計方法，它是一種基于狀態空間的同步方法，即通過分析狀態空間重構域中多個信號之間的相互依賴關系來計算同步強度。然而，S估計沒有充分考慮隨機和偽影分量對分析的影響，計算精度有待提高。對于GSI方法，雖然改進了S估計，以分析多維神經序列，但基于協方差矩陣的GSI方法是一種簡單的測量多時間序列線性相關性的方法，不估計多時間序列的非線性相關性，同時也在一定程度上受到噪聲的干擾。

最近，Ince等將Copula統計理論與高斯變量熵的封閉解相結合，提出了一種實用的高斯Copula互信息(Gaussian Copula Mutual Information,GCMI)估計方法。GCMI為MI提供了一個計算效率高、統計上穩健的下界估計，無需對每個變量的邊際分布進行具體假設。該方法使研究人員能夠充分利用每個神經信號的特性及其實驗設計，從而更好地了解大腦網絡的信息處理功能。然而，單一的高斯Copula函數形式單一，只能刻畫對稱的相關結構，模型擬合容易失真，不能準確描述所有神經信號之間的功能耦合特性。成對Copula(Pair-Copula)結構是多元分布下的依賴關系的靈活表示，近年來已成為多元分析的一個熱門話題。成對Copula的思想是將多元分布分解為條件分布，并通過對兩個變量同時建模的雙變量Copula來描述這些條件分布。特殊的成對Copula結構稱為正則藤(R-Vine)Copula結構，它假定分布中特定元素之間的條件獨立性，從而使我們能夠避開似然估計和抽樣中的維數災難。與其他傳統的Copula結構相比，R藤Copula具有更高的靈活性，能夠對更廣泛的復雜多元相關性進行建模。