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摘要运动功能障碍是脑卒中临床病变的最主要表现症状，80%以上脑卒中患者会因脑部病变导致相应肢体运动能力异常，进而引起运动关联肌肉模块化结构及协同交互作用的变化。可见，研究脑卒中运动功能重建中内在肌肉协同耦合作用机制及演变规律，有助于揭示患者运动功能障碍病理机制。为此，本课题从肢体肌肉电生理的运动响应层面，研究面向多通道肌电信号分析的肌肉协同及耦合分析方法，获取描述患者肢体肌肉异常模式的多层次特征指标，对比分析不同康复阶段脑卒中患者肌肉协同-耦合变化特性及演变规律，挖掘脑卒中运动功能障碍病理及功能重建机制。<br>　　首先，围绕脑卒中患者运动功能重建中肌肉异常协同-耦合特性及演变规律的问题，结合患者临床康复症状及行为表现，设计体现不同康复阶段患者运动能力的多任务实验范式及方案，记录特定任务范式下运动关联肌肉的表面肌电信号；建立肌电信号多层次预处理策略，实现肌电信号中工频干扰、心电干扰等伪迹的有效去除。<br>　　其次，为了探究脑卒中后运动关联肌肉协同模块化结构的变化特性，引入非负矩阵分解法和数据可变性计算法，确定最小冗余状态下运动关联肌肉的最优协同模块数目，分析脑卒中患者协同模块化结构及协同指标变化，从协同模块数目和协同结构两个角度，探究脑卒中患者在完成特定任务下调动肌肉协同模块的作用机制，为进一步挖掘不同康复阶段脑卒中患者的功能恢复状态提供理论支撑。<br>　　再次，为探究脑卒中后运动控制系统中肌间耦合特性异常变化，构建基于部分定向相干及复杂小世界网络的肌间耦合模型，研究运动关联肌肉间的耦合强度及信息流向，进一步结合图论方法获取肌肉功能网络拓扑特性和因效连接，筛选具有显著性差异的肌间耦合功能网络指标，为探究脑卒中肌肉协同-耦合演变规律提供参考。<br>　　最后，为了探究脑卒中运动功能重建中肌肉协同-耦合特性演变规律，从肌肉协同和肌间耦合两个层面，分别运用非负矩阵分解和部分定向相干分析方法，探究不同康复阶段的肌肉协同、肌间耦合及小世界网络指标的变化差异，挖掘脑卒中运动功能重建中肌肉协同-耦合演变规律，探究不同脑卒中患者间演变规律的差异性，为挖掘脑卒中运动功能重建机制提供依据。