刺激序列對(duì)重建AEP的影響:兩種去卷積方法的性能分析
發(fā)布時(shí)間:2020-11-16 11:20
聽覺誘發(fā)電位(auditory evoked potential,AEP)是內(nèi)耳到大腦皮層的聽覺神經(jīng)通路在接收聲刺激后所產(chǎn)生的微弱電位變化,其潛伏期可以反映在聲刺激下聽覺系統(tǒng)不同部位的生理狀況與反應(yīng)。在臨床上,AEP主要應(yīng)用于新生兒聽力篩查、評(píng)估客觀聽力等。AEP的刺激模式一般分為常規(guī)刺激與高刺激率刺激。在常規(guī)刺激方式中,刺激間隔(stimulus onset asynchrony,SOA)較AEP長,可以通過疊加平均技術(shù)獲取單個(gè)刺激誘發(fā)的AEP,并將其稱為瞬態(tài)AEP。而高刺激率模式下,相鄰AEP發(fā)生重疊,無法通過疊加平均技術(shù)來獲取瞬態(tài)AEP,且隱含的AEP可能不同于常規(guī)的,這里稱為高階AEP(high order AEP,hAEP)。高刺激率下聽神經(jīng)負(fù)荷加重,重建的hAEP有利于提高潛在于聽神經(jīng)通路和腦部的疾病的檢出率。常用于重建hAEP的方法有最大長序列(maximum length sequence,m序列)互相關(guān)技術(shù)、Q序列去卷積(Quasi-periodic sequence deconvolution,QSD)方法、連續(xù)循環(huán)平均去卷積(Continuous loop averaging deconvolution,CLAD)方法以及多刺激率穩(wěn)態(tài)平均去卷積(Multi-rate steady state averaging deconvolution,MSAD)方法。去卷積方法重建的hAEP質(zhì)量受多種因素影響,其中本文主要基于m序列互相關(guān)技術(shù)與MSAD方法分別研究了 m序列階數(shù)對(duì)噪聲抑制的影響以及不同多刺激率穩(wěn)態(tài)拼接組合對(duì)重建調(diào)幅純音誘發(fā)的hAEP的影響。1、為了評(píng)估m(xù)序列的階數(shù)對(duì)噪聲抑制能力的影響,本文主要采用兩種類型實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)評(píng)估m(xù)序列噪聲抑制。根據(jù)m序列互相關(guān)技術(shù)在去卷積計(jì)算過程中的兩個(gè)計(jì)算步驟,即疊加平均和互相關(guān),分別估算不同階數(shù)(5-12階)條件下的自發(fā)腦電(Electroencephalogram,EEG)、7階與9階m序列誘發(fā)的EEG的噪聲抑制比,并選擇7階和9階m序列進(jìn)行非線性AEP實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示,m序列對(duì)自發(fā)腦電的噪聲抑制比與隨機(jī)噪聲條件下的理論值完全符合,證實(shí)噪聲抑制比主要取決于序列的總長度或總的記錄時(shí)間。對(duì)于7階和9階m序列的線性/非線性成分進(jìn)行相似比較,提示AEP成分對(duì)階數(shù)不敏感。本研究提供一種選擇m序列的更全面的解決方案,可更好地促進(jìn)基于m序列的非線性AEP的應(yīng)用。2、MSAD方法是一種通過線性變換的方式將去卷積過程變換成矩陣求逆的問題來重建hAEP的新方法。首次應(yīng)用MSAD方法重建調(diào)幅純音誘發(fā)的hAEP,判斷其可靠性并研究多刺激率ASSR的拼接組合是否對(duì)重建的hAEP產(chǎn)生影響。利用7個(gè)不同刺激率(70-1OOHz,間隔5Hz)調(diào)幅ASSR按照不同拼接方式形成15種拼接組合,并重建出對(duì)應(yīng)的hAEP。根據(jù)線性疊加原理,得到15個(gè)合成ASSR,將其與記錄ASSR進(jìn)行相關(guān)分析;隨后從幅值與潛伏期方面對(duì)重建的各個(gè)hAEP進(jìn)行分析,觀察其是否受到拼接組合方式的影響。結(jié)果顯示,以15種hAEP為模板的合成ASSR與相同刺激率的記錄ASSR的相關(guān)系數(shù)在0.96-0.99之間,相關(guān)性極強(qiáng);不同拼接組合對(duì)應(yīng)重建的hAEP均具有相近的特征波,但在潛伏期與幅值上略有差異。上述結(jié)果表明MSAD方法可重建出可靠的hAEP,且拼接組合方式對(duì)hAEP影響不大。重建的hAEP有利于推動(dòng)調(diào)幅純音在臨床上的應(yīng)用,彌補(bǔ)ASSR在時(shí)域上所缺失的信息。
【學(xué)位單位】:南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:R339.16
【部分圖文】:
AEP潛伏期定義為刺激聲開始至記錄AEP出現(xiàn)的時(shí)間。根據(jù)潛伏期的大小,??可以劃分為早潛伏期反應(yīng),潛伏期一般為〇?l〇ms、中潛伏期反應(yīng):10 ̄80ms以??及晚潛伏期反應(yīng):80ms以上,見圖1-1。??早潛伏期反應(yīng)(Early?latency?response,ELR?)?—般包括耳蝸電圖??(electrocochleography,ECochG)、聽覺腦干反應(yīng)(auditory?brainstem?response,??ABR)以及慢負(fù)?i〇?電位(Slow-negativei〇potential,SNi〇)等,其中?ABR?應(yīng)用??廣泛,主要起源于聽神經(jīng)和腦干聽覺通路[n],在(MOms內(nèi)含有用羅馬數(shù)字標(biāo)??注的I、II、III、IV、V、VI和VII七個(gè)特征波(圖1-1),其中波I、III和波V??最為明顯,尤其是波V,幅值往往較其他特征波大且受激率和刺激強(qiáng)度的影響??較其他特征波小。目前ABR所含有的各個(gè)特征波來源于聽覺通路的各部分,其??中普遍認(rèn)為波I和II分別起源于第八神經(jīng)的遠(yuǎn)端和近端[12
?(3.6)??其中,_y?=?〇/,乃,…,乃]稱為多刺激率ASSR。??利用圖3-2來描述卷積變換矩陣和多刺激率ASSR的形成過程。其中子卷積??矩陣h用一系列的點(diǎn)來表示,紅實(shí)心等于“1”,表示刺激發(fā)生,藍(lán)點(diǎn)表示“〇”,??表示靜默期。各個(gè)子卷積矩陣縱向拼接,得到一個(gè)由{0,?1}組成的卷積變換矩陣,??其大小由各個(gè)SOA的總和與hAEP的長度決定。??若H的逆矩陣存在,那么x可被求解,得??x?=?H?*y?(3.7)??其中,7表示待求解的hAEP。??X??I?A??Transient?AEP?to?be?solved?Time??Stimulus?sequence????…一一…/j,j??《??s?1.???:?:??*??*_?*??■?*???SutH?nvolution?mainx?O????????????????????hi??-?.>??::::?%.:;:.?■;::?>.??..■暴-?......??▼?參?*???y?H?x???d????w?>ng*<?*vtTTnrrfy??Mn?n—irrwmfy*?'?T?Tw?rr?r?????AmpWud*??\?A?????-?????*?■?■??■^丁???魯?,一?.?*?1?■??C/^?..?二?????????????-:,?.????:+???.???j??-??K*?y??^?cz)?::。浚?;:??:。海?*?il?:;::;?:::\?-::i'?.?::;:*%:;
使得其RMS值從1變?yōu)椋。互相關(guān)運(yùn)算是疊加平均過程得到的掃程??誘發(fā)反應(yīng);<0與K—0進(jìn)行卷積實(shí)現(xiàn)的,見式(4.1)。K—0包含i個(gè)交替極性的脈??沖(見圖4-l(d)),該卷積過程相當(dāng)于將X0進(jìn)行Z次移位循環(huán)疊力卩。因此卷積??后的噪聲RMS值將會(huì)增至原來VI倍,考慮到式(4.1)的系數(shù)2/(L?+?l),則互相??關(guān)運(yùn)算過程對(duì)噪聲的抑制程度定義為相關(guān)噪聲抑制比:??%?=?20?log(i)?=?20?log(¥^)??20?log?2?-10?log(L)?(4.4)??其中,近似成立條件是Z?l,%單位為dB。綜合式(4.2)和(4.4),EEG整體的??噪聲抑制比為:??)?C-lOlogjV?(4.5)??其中,當(dāng)給定分后,C?=?201og2+101og分可以認(rèn)為是一個(gè)常數(shù)。式(4.5)表明EEG??信號(hào)經(jīng)過疊加平均與互相關(guān)運(yùn)算兩個(gè)過程后,整體噪聲水平取決于信號(hào)的總長??度M?m序列的階數(shù)對(duì)整體噪聲抑制比不產(chǎn)生影響。??23??
【參考文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2886129
【學(xué)位單位】:南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:R339.16
【部分圖文】:
AEP潛伏期定義為刺激聲開始至記錄AEP出現(xiàn)的時(shí)間。根據(jù)潛伏期的大小,??可以劃分為早潛伏期反應(yīng),潛伏期一般為〇?l〇ms、中潛伏期反應(yīng):10 ̄80ms以??及晚潛伏期反應(yīng):80ms以上,見圖1-1。??早潛伏期反應(yīng)(Early?latency?response,ELR?)?—般包括耳蝸電圖??(electrocochleography,ECochG)、聽覺腦干反應(yīng)(auditory?brainstem?response,??ABR)以及慢負(fù)?i〇?電位(Slow-negativei〇potential,SNi〇)等,其中?ABR?應(yīng)用??廣泛,主要起源于聽神經(jīng)和腦干聽覺通路[n],在(MOms內(nèi)含有用羅馬數(shù)字標(biāo)??注的I、II、III、IV、V、VI和VII七個(gè)特征波(圖1-1),其中波I、III和波V??最為明顯,尤其是波V,幅值往往較其他特征波大且受激率和刺激強(qiáng)度的影響??較其他特征波小。目前ABR所含有的各個(gè)特征波來源于聽覺通路的各部分,其??中普遍認(rèn)為波I和II分別起源于第八神經(jīng)的遠(yuǎn)端和近端[12
?(3.6)??其中,_y?=?〇/,乃,…,乃]稱為多刺激率ASSR。??利用圖3-2來描述卷積變換矩陣和多刺激率ASSR的形成過程。其中子卷積??矩陣h用一系列的點(diǎn)來表示,紅實(shí)心等于“1”,表示刺激發(fā)生,藍(lán)點(diǎn)表示“〇”,??表示靜默期。各個(gè)子卷積矩陣縱向拼接,得到一個(gè)由{0,?1}組成的卷積變換矩陣,??其大小由各個(gè)SOA的總和與hAEP的長度決定。??若H的逆矩陣存在,那么x可被求解,得??x?=?H?*y?(3.7)??其中,7表示待求解的hAEP。??X??I?A??Transient?AEP?to?be?solved?Time??Stimulus?sequence????…一一…/j,j??《??s?1.???:?:??*??*_?*??■?*???SutH?nvolution?mainx?O????????????????????hi??-?.>??::::?%.:;:.?■;::?>.??..■暴-?......??▼?參?*???y?H?x???d????w?>ng*<?*vtTTnrrfy??Mn?n—irrwmfy*?'?T?Tw?rr?r?????AmpWud*??\?A?????-?????*?■?■??■^丁???魯?,一?.?*?1?■??C/^?..?二?????????????-:,?.????:+???.???j??-??K*?y??^?cz)?::。浚?;:??:。海?*?il?:;::;?:::\?-::i'?.?::;:*%:;
使得其RMS值從1變?yōu)椋。互相關(guān)運(yùn)算是疊加平均過程得到的掃程??誘發(fā)反應(yīng);<0與K—0進(jìn)行卷積實(shí)現(xiàn)的,見式(4.1)。K—0包含i個(gè)交替極性的脈??沖(見圖4-l(d)),該卷積過程相當(dāng)于將X0進(jìn)行Z次移位循環(huán)疊力卩。因此卷積??后的噪聲RMS值將會(huì)增至原來VI倍,考慮到式(4.1)的系數(shù)2/(L?+?l),則互相??關(guān)運(yùn)算過程對(duì)噪聲的抑制程度定義為相關(guān)噪聲抑制比:??%?=?20?log(i)?=?20?log(¥^)??20?log?2?-10?log(L)?(4.4)??其中,近似成立條件是Z?l,%單位為dB。綜合式(4.2)和(4.4),EEG整體的??噪聲抑制比為:??)?C-lOlogjV?(4.5)??其中,當(dāng)給定分后,C?=?201og2+101og分可以認(rèn)為是一個(gè)常數(shù)。式(4.5)表明EEG??信號(hào)經(jīng)過疊加平均與互相關(guān)運(yùn)算兩個(gè)過程后,整體噪聲水平取決于信號(hào)的總長??度M?m序列的階數(shù)對(duì)整體噪聲抑制比不產(chǎn)生影響。??23??
【參考文獻(xiàn)】
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3 張作生,張曉暉;腦電與認(rèn)知活動(dòng)的相關(guān)性[J];生物學(xué)雜志;1999年06期
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2 蘇園園;高階聽覺誘發(fā)電位記錄中若干問題的應(yīng)用研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2010年
本文編號(hào):2886129
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