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POCA: a CPG signal analysis algorithm using peak-based feature extraction and machine learning
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OA
AI
DOI：10.3389/fnins.2026.1740554.png)
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摘要
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我们对运动中枢模式发生器（CPG）的理解主要基于对分离新生啮齿动物标本的运动输出分析。近期研究显示，仿生神经调制方案（模拟生物信号）在维持长期假性运动节律方面优于传统方法。然而，微调此类方案需要大量实验试验，凸显了对自动化CPG信号分析工具的迫切需求。本研究介绍了一种基于峰值的振荡分类算法（POCA），用于采用新颖的基于峰值的特征提取和机器学习分析CPG信号。尽管基于时间段的特征提取在其它生物振荡分析中广泛应用，但由于标注困难和特征表示间接等问题，其对于CPG信号而言并非最优。POCA通过直接从单个振荡峰值中提取特征，解决了这些局限性，实现了对运动与非运动活动的更准确、可解释的分类。使用来自三种独立刺激方案的数据集，一种采用“峰值显著性”特征的阈值方法达到了F1分数0.911和准确率0.957，证明了“峰值显著性”作为关键判别特征的效力。结合额外峰值特征的径向基函数核支持向量机进一步将性能提升至F1分数0.923和准确率0.966。基于振荡检测的运动节律表征结果也与专家评估高度一致。所提出的POCA算法为CPG信号分析提供了稳健、可扩展的工具，便于对仿生方案进行大规模评估。该新颖的基于峰值的特征提取框架也为更广泛的生物振荡检测任务提供了一种通用策略。
Keyword:
machine learning
feature extraction
central pattern generator
fictive locomotor rhythm
oscillation detection
AI总结
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期刊
IF:
3.2
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机构
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