近日，我校醫(yī)學工程學院于毅教授、高智賢副教授團隊在國際神經工程和康復醫(yī)學領域著名期刊Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation在線發(fā)表了題為“Classification of left and right-hand motor imagery in acute stroke patients using EEG microstate”的研究成果。我校碩士研究生呂世揚和冉湘瑩為該論文的共同第一作者，高智賢副教授和于毅教授為共同通訊作者，我校為第一作者單位和通訊作者單位。該研究受到河南省高校科技創(chuàng)新團隊、河南省重大科技專項等項目資助。

本研究深入探究了急性中風患者左右手運動想象（MI）的腦電（EEG）微狀態(tài)特征差異，助力優(yōu)化腦機接口（BCI）系統(tǒng)以提升中風康復效果。研究對急性中風患者在左右手MI任務中記錄的EEG數(shù)據進行分析，發(fā)現(xiàn)微狀態(tài)A和C的時間特征存在顯著差異，且微狀態(tài)B→A、D→A和D→C之間的轉換概率也存在顯著不同?；谶@些特征構建的分類模型中，KNN算法準確率最高，達75.00%，F(xiàn)isher分析表明微狀態(tài)C的出現(xiàn)頻率是關鍵區(qū)分特征。這些發(fā)現(xiàn)不僅反映了大腦網絡重組的側化機制，更為中風后大腦功能評估和BCI系統(tǒng)優(yōu)化提供了重要依據，有望推動急性中風康復的適應性BCI策略開發(fā)。

據悉，Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation是一本由Springer Nature出版商出版的神經工程和康復醫(yī)學領域刊物，中國科學院分區(qū)為一區(qū)TOP期刊，最新影響因子為5.2，五年平均影響因子為6。