如何对单手和双手协同运动方向进行神经表征和解码？北理工研究团队给出了相关方案
北京理工大学研究团队首次研究了基于脑电信号的单手和双手协同运动方向的神经表征和解码。被试佩戴由博睿康自主研发的基于NeuSen W32脑电系统的信号采集设备，在经典center-out实验范式的基础上完成包括单手运动以及双手协同运动在内的六组不同方向的手部运动。在共平均参考、基线修正、带通滤波、伪迹子空间重构等信号处理基础上，论文绘制了与感知运动区域相关的运动相关皮层电位作为神经表征，对比了采用不同特征及不用分类器的单双手运动方向解码效果对比，并给出了生理学解释。
从脑电信号中解码人体运动参数对人机协作、人体康复和辅助具有重要理论和应用价值。过去基于非侵入式神经信号的手部运动方向解码研究主要集中在保持另一只手静止的情况下从脑电信号中解码单手运动方向。然而，在实际中，双手的协同运动很常见。故而关于基于脑电信号的双手协同运动方向的神经表征和解码的研究也非常的重要。
北京理工大学机械与车辆学院毕路拯教授团队联合新加坡南洋理工大学Cuntai Guan教授在基于非侵入式神经信号的双手运动解码上取得重要进展。该项研究成果以《Decoding Single-Hand and Both-Hand MovementDirections from Noninvasive Neural Signals》为题，发表在生物医学工程领域旗舰期刊《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》。其中论文第一作者是该团队的王佳蓉博士研究生，毕路拯教授为通讯作者。
研究人员对单手以及双手运动进行了相关研究，研究发现单手运动与双手运动在Cz通道上的运动相关皮层电位负最大偏移量有显著差异。研究人员并给出了基于力矩大小的生物生理学的解释。关于左/右手运动的神经活动对侧性也被观测到。下图为单手以及双手协同运动实验范式
此外，作者还研究了单手以及双手运动方向解码的随时间变化结果，如图4所示，实现了2个单手和4个双手协同运动方向的6分类神经解码。 六分类混淆矩阵结果对比如图表1所示。随着分类窗的滑动，解码效果在准备阶段保持平稳，并在包含真实运动信息后逐渐提升，在开始运动提示的1.0 s之后，模型识别准确率达到了70.29%±10.85%。
不同方向组合之间的二分类结果也被计算出来，用以展示不用手部运动方向之间分类效果差异，如下表所示。
研究人员以24通道脑电图信号的电位和低频功率和作为解码特征。实验中采用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)作为分类器。研究表明，利用低频脑电信号识别单手和双手运动方向是可行的。神经信号以MRCPs的形式给出。在双手运动条件下，观察到较大的负偏移幅值。以脑电势为特征，采用SVM分类器进行六类分类，译码精度峰值为70.29%。
研究人员表示，该研究为今后开发基于脑电信号的主动式人机协作、人体康复和人体辅助系统奠定了理论和技术基础，并为从脑电信号中解码手部运动参数开辟了新的研究方向，对于运动脑机接口有重要贡献。
毕路拯现为北京理工大学机械与车辆学院教授、博士生导师、机电系统与装备研究所所长。主要研究领域包括脑机接口与脑控智能机器、智能人机交互与控制、多机器人协同与多源信息融合、人行为与认知建模。他先后在美国University ofMichigan, AnnArbor和新加坡南洋理工大学作过访问学者。他是IEEE高级会员、担任复杂系统建模与仿真（英文版）、IEEE/ASME AIM, ACC, ASME DSCC等的AE，Frontiers inNeurorobotics(SCI)客座AE。他是国家自然基金、国防基础科研，装备发展部，军委科技委,教育部博士后基金以及浙江省自然基金等的项目评审专家。担任中国计算机学会智能汽车分会专委会常委委员、中国仿真学会交通建模与仿真专业委员会委员、世界机器人大赛-BCI脑控机器人专家组成员。他以第一或通讯作者在包括国际著名期刊IEEE TITS、IEEE TCYB、IEEE TBME、IEEE TNSRE、IEEE TSMCS和IEEE THMS等发表论文90余篇（含IEEE Trans 23篇）。以第一著者出版学术专著一部。获教育部自然科学二等奖和中国电子学会科技进步奖二等奖。第一发明人获授权国家发明专利24项。近10年，主持国家自然基金面上项目（3项）、国家自然基金青年基金、中央军委科技委前沿科技创新项目、国家自然基金重点项目(子课题)，北京市自然基金面上项目等。被评选为北京理工大学首届十佳导师。获北京理工大学优秀博士论文指导教师和优秀硕士论文指导教师称号。获北京理工大学首届“长寿秀伶”奖教金。
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