脑机接口研究中常利用神经电生理信号对运动参数进行解码,而将肌电作为解码对象的相关研究较少,主要集中在人、猴子等实验动物上。由于小鼠有多种基因模式可供使用,在小鼠上进行脑机接口相关研究可以为下一步进行特异性神经元神经解码奠定基础。本文作为脑机接口预研究,重点研究小鼠尾端前肢区(Caudal Forelimb Areas,CFA)、喙侧前肢区(Rostral Forelimb Areas,RFA)的局部场电位(Local Field Potential,LFP)与前肢肱二头肌肌电活动之间的关系,这对于基础神经科学和神经假体的设计都具有重要意义。本文首先记录了小鼠在进行压杆任务过程中,四通道CFA与RFA上的局部场电位信号,同步记录前肢肱二头肌的肌电活动。分析不同频率段LFP信号与肌电活动之间的相关性,在γ1到高-γ2之间(30-100Hz)的频段上获得最高相关系数,这表明中间频段对肌电解码的贡献(权重)更大。并且发现当肌电信号到达峰值时,LFP信号的发放趋近于结束,LFP信号的变化略提前于肌电变化。将LFP信号频段特征作为模型输入,肌电信号的包络作为模型输出,从线性到非线性,分别采用卡尔曼滤波、广义回归神经网络(GRNN)、循环神经网络(RNN)建立解码模型,对小鼠自由压杆运动过程中的前肢肌电信号进行解码。即使神经信号通道数较少,三种算法均能对四通道LFP信号进行解码,获得与真实肌电信号变化趋势相似的预测波形。三者之中RNN的解码效果最好,平均CC值达到0.78,MSE值为0.015。与其他解码研究结果相近,表明利用低维神经信号依然能够解码肌电信号。针对LFP信号变化略提前于肌电变化,对解码模型加入时延参数,在GRNN上获得了明显的解码精度提升,而在卡尔曼滤波、RNN上提升效果并不明显。此外,在三种解码器上,均发现RFA脑区的小鼠达到最优效果的时延时间比CFA脑区的小鼠长62.5±29.2ms左右,RFA对运动做出规划的时间比CFA更为提前。进一步地,我们对比了两种脑区的小鼠神经信号平均功率谱与其平均肌电信号,发现RFA发放比CFA提前约75ms。以上结果与大多数研究揭示的RFA比CFA更偏向于运动规划相呼应。