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基于EEG信号的大脑运动功能网络研究的中期报告
1、研究背景和意义
大脑运动功能网络的研究是神经科学研究的重点之一，也是理解人类运动调控机制的基础。随着神经影像学技术的发展，人们利用脑电图（EEG）信号进行大脑运动功能网络研究具有良好的时间分辨率和灵敏度，可以探究大脑的动态特性、运动调控的时序性和空间性等。
因此，研究基于EEG信号的大脑运动功能网络，对于揭示大脑的运动控制机制、理解运动调节的动态过程和个体差异等具有重要意义。
2、研究现状
目前，国内外学者已经开展了大量基于EEG信号的大脑运动功能网络研究，如差分脑电图（DE）和相干性（Coherence）分析等方法。通过这些方法，研究者已经揭示了大脑特定区域的激活模式、运动调控的神经机制、个体差异等方面的信息。
然而，在现有研究中，有关大脑运动功能网络时空特性以及网络结构的动态变化等问题还需要深入探究。
3、研究目标和方法
本研究旨在深入研究大脑运动功能网络的时空特性和网络结构，并进一步探究其在运动控制中的作用，具体研究目标包括：
(1)基于EEG信号，构建大脑运动功能网络模型，并探究其时空特性和网络结构；
(2)探究大脑运动功能网络的调节机制和动态变化过程；
(3)研究网络结构的变化对运动控制的影响。
为了实现以上研究目标，本研究采用如下方法：
(1)采集自愿者的脑电信号，挖掘特定运动任务的EEG信号，如手指灵巧运动；
(2)构建基于EEG信号的大脑运动功能网络，并分析其时空特性和网络结构；
(3)运用复杂网络理论和机器学习方法研究大脑运动功能网络的动态特性和网络结构的变化影响；
(4)对网络结构的变化和运动控制之间的关系进行深入探究。
4、预期结果
本研究预计可以深入揭示大脑运动功能网络的时空特性和网络结构，并进一步探究网络结构和运动控制之间的关系，有望实现以下预期结果：
(1)揭示大脑运动功能网络在运动调控中的时空特性和网络结构模式；
(2)发现大脑运动功能网络的动态变化特性，并探究其对运动控制的影响；
(3)研究网络结构变化对运动控制的作用机制；
(4)提出针对大脑运动功能网络的新的调控策略和方法。