本文針對中風康復患者運動功能障礙相關的神經肌肉功能評價問題,研究有效的腦電(EEG)信號與肌電(EMG)信號相干性分析及相干顯著性判斷方法,探索運動功能障礙患者的腦、肌電相干差異性表現。提出一種基于小波分解的腦、肌電相干性分析方法,定義了相干顯著性指標定量描述EEG、EMG信號在某頻域內的相似性和鎖相活動。通過對中風患者和健康人膝關節"屈"、"伸"運動中腦、肌電相干性分析實驗,得到以下結論:在相同運動模式下患者健側的腦、肌電相干性與正常人無明顯差異,患者患側的腦、肌電相干性在gamma頻段存在明顯缺失;但隨著運動功能的康復,患者患側的腦、肌電相干性與健側gamma頻帶腦、肌電相干性的差異會逐漸減小。
臨床上基于個人電腦的腦電監護系統不適用于便攜和家庭的監測，并且癲癇患者長期住院檢測會增加醫療負擔。為此本文設計了一種基于Android智能手機的16導便攜式、網絡化監控系統。整個系統采用了主動電極技術、WiFi無線傳輸技術、多尺度排序熵算法、反向傳播(BP)神經網絡優化算法等，并基于Android手機應用軟件實現對腦電數據的處理、分析、顯示、報警等功能。系統在多臺Android 2.3以上系統的手機上測試后運行穩定、可靠，為醫護人員和患者提供了一種便攜、可靠、實用的癲癇發作監控解決方案。