【摘要】： 聽覺誘發(fā)電位(Auditory evoked potential, AEP)是由聲音激發(fā)的從內(nèi)耳至大腦皮質(zhì)的神經(jīng)電活動(dòng),具有相對(duì)固定的起源和潛伏期穩(wěn)定等特點(diǎn),可廣泛用于評(píng)估嬰幼兒聽力、鑒別診斷聽神經(jīng)病變等臨床應(yīng)用方面,是聽覺系統(tǒng)功能型病變?cè)\斷的一個(gè)重要工具。臨床上常規(guī)刺激方式主要采用刺激起始間間隔(Stimulus onset asynchrony, SOA)相等的方案。當(dāng)刺激率提高時(shí),會(huì)出現(xiàn)相繼產(chǎn)生的AEP首尾重疊的現(xiàn)象,這種AEP稱為高刺激率AEP(High stimulus rate AEP, HSR-AEP),其所包含的暫態(tài)AEP成分稱為高階AEP (High-order AEP, HO-AEP)。高刺激率的聲音刺激會(huì)極大增加聽覺系統(tǒng)的負(fù)荷,有利于提高潛在聽神經(jīng)通路和腦部病變檢測(cè)的敏感性。神經(jīng)元在低刺激率和高刺激率下的不同反應(yīng),也將為研究聽覺神經(jīng)生理系統(tǒng)的適應(yīng)性提供重要手段�？紤]到在給予相同刺激個(gè)數(shù)的情況下,高刺激率記錄比常規(guī)記錄的時(shí)間要短許多,人們也期望高刺激率記錄可以減少記錄時(shí)間。因此HO-AEP的研究具有十分重要理論價(jià)值和應(yīng)用前景。 HSR-AEP的重疊過程在工程學(xué)上可視為HO-AEP與刺激序列進(jìn)行循環(huán)卷積的結(jié)果�；谠撃Ｐ�,可以對(duì)刺激序列中的各個(gè)SOA采用抖動(dòng)(Jitter)技術(shù)(即刺激間隔具有一定隨機(jī)變化的刺激方式),然后利用去卷積方法恢復(fù)出HO-AEP。目前,重建高刺激率下暫態(tài)AEP的技術(shù)主要有三種：最大長(zhǎng)序列(Maximum length sequence, MLS)技術(shù)、連續(xù)循環(huán)平均去卷積(Continuous loop averaging deconvolution, CLAD)技術(shù)和Q序列去卷積(Quasi-periodic sequence deconvolution, QSD)技術(shù)。本文詳細(xì)介紹了上述去卷積技術(shù)的特點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)方法,并在此基礎(chǔ)上從如下幾個(gè)方面對(duì)AEP去卷積的具體問題做了進(jìn)一步的研究。 1、比較高刺激率條件下應(yīng)用不同方法還原HO-AEP的有效性,即去卷積技術(shù)是否可以提高恢復(fù)信號(hào)的質(zhì)量。分別應(yīng)用常規(guī)疊加平均方法、CLAD方法和MLS方法還原HO-AEP。以常規(guī)方案為基準(zhǔn),通過計(jì)算理想暫態(tài)反應(yīng)與三種方法還原的反應(yīng)間的相關(guān)系數(shù)及歐氏距離,評(píng)估在相同記錄時(shí)間條件下高刺激率方案還原信號(hào)的質(zhì)量。結(jié)果表明MLS方案比常規(guī)方案恢復(fù)信號(hào)質(zhì)量略有提高,CLAD方法恢復(fù)信號(hào)的質(zhì)量則較低,提示實(shí)際應(yīng)用中CLAD方法反而需要更多的記錄時(shí)間。說明當(dāng)存在重疊反應(yīng)的情況下,采用增加刺激速率的做法不能作為一種提高記錄效率的手段。 2、維納濾波是一種有效解決CLAD技術(shù)中刺激序列對(duì)噪聲敏感問題的方法。但是在實(shí)用過程中需要獲得關(guān)于記錄的AEP和噪聲成分的功率譜估計(jì)。為此本文提出一種迭代計(jì)算方案,根據(jù)AEP信號(hào)的特點(diǎn),以信噪比等于常數(shù)為初始條件,在無需信號(hào)先驗(yàn)知識(shí)的條件下獲得維納濾波所需的信號(hào)和噪聲的功率譜比的估計(jì)。將這種方法應(yīng)用于仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),其效果接近理想條件下維納濾波的理論解。結(jié)果表明該方法可在缺乏信號(hào)先驗(yàn)知識(shí)的條件下,得到一個(gè)接近于理論真實(shí)值的HO-AEP估計(jì)。 3、根據(jù)MLS在線性去卷積運(yùn)算中的基本數(shù)學(xué)性質(zhì),導(dǎo)出去卷積前后信噪比變化的定量關(guān)系。通過仿真實(shí)驗(yàn)方式,給出不同階數(shù)序列、刺激率和噪聲條件下,MLS階數(shù)和刺激率等參數(shù)與聽覺誘發(fā)反應(yīng)信噪比變化和還原質(zhì)量的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在噪聲環(huán)境和刺激率不變的情況下,信噪比的提高與階數(shù)成正比；在噪聲環(huán)境和階數(shù)不變的情況下,信噪比的變化與刺激率成反比。在已知反應(yīng)先驗(yàn)知識(shí)的情況下,本文所提出的理論公式可較為準(zhǔn)確地估計(jì)還原反應(yīng)的信噪比變化情況,為不同實(shí)驗(yàn)條件下的最大長(zhǎng)序列提供選擇依據(jù)。 4、采用上述SOA抖動(dòng)的刺激方法需要AEP的記錄設(shè)備提供精確可控的SOA設(shè)定功能,因此難以在常規(guī)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)。Gutschalk等在研究腦磁反應(yīng)的去卷積問題中采用了一種刺激序列間SOA變化的刺激方案,直接利用逆矩陣方法實(shí)現(xiàn)去卷積。該方法忽視了合成矩陣的病態(tài)逆問題,計(jì)算結(jié)果易受噪聲影響。本文采用Tikhonov正則化方法解決逆矩陣去卷積的不適定問題,降低了噪聲的影響。實(shí)驗(yàn)中為兩類AEP記錄均設(shè)計(jì)了7組不同刺激率的等間隔SOA序列,通過常規(guī)AEP設(shè)備分別記錄了高刺激率下的聽覺腦干反應(yīng)和中潛伏期反應(yīng),比較了直接去卷積方法和正則化去卷積方法對(duì)去卷積性能的影響。結(jié)果表明Tikhonov正則化去卷積方法較好地重建了高刺激率下的聽覺腦干反應(yīng)和中潛伏期反應(yīng),其對(duì)HO-AEP的重建性能要優(yōu)于直接去卷積方法。
【圖文】：

從人頭皮上記錄到的AEP的幅值(一般小于10林v)遠(yuǎn)小于自發(fā)腦電、電磁干擾及肌電偽跡等背景噪聲，不作任何處理地加以記錄，將會(huì)使AEP淹沒在背景噪聲中無法辨識(shí)。疊加平均技術(shù)很好地解決了這個(gè)問題，其原理如圖1一3所示。利用聲音刺激發(fā)生的時(shí)間序列A進(jìn)行刺激后，將記錄到與背景噪聲混在一起的AEP波形B。每個(gè)聲音刺激都將誘發(fā)一個(gè)AEP(圖1一3一C，稱為暫態(tài)AEP)。假設(shè)在記錄條件不變的情況下，每個(gè)暫態(tài)AEP都是不變的，以各聲刺激發(fā)生的時(shí)刻為基準(zhǔn)點(diǎn)，將B分成各段含有暫態(tài)AEP的等長(zhǎng)反應(yīng)進(jìn)行疊加。由于AEP潛伏期和相位的正負(fù)是與刺激相關(guān)的，疊加后不會(huì)抵消，其幅值反而會(huì)增至原來的數(shù)倍;而自發(fā)腦電等背景噪聲具有隨機(jī)性，其電位的正負(fù)有近乎均等的出現(xiàn)機(jī)率

圖4一2仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.4一 2Theslinulationresu】ts圖4一3所示為還原波形與仿真理想暫態(tài)AEP波形的相關(guān)系數(shù)曲線圖，圖中實(shí)線代表理論還原波形與理想暫態(tài)AEP的相關(guān)系數(shù)，，大小約為0.98;*線代表各次迭代還原波形與理想暫態(tài)AEP的相關(guān)系數(shù)，該相關(guān)系數(shù)曲線隨迭代次數(shù)的增加逐漸趨于理論值，如在迭代30次后的數(shù)值約為0.97。結(jié)合圖4一2、圖4一3的結(jié)果可以看到，運(yùn)用選定迭代初值，進(jìn)行逐次迭代還原Ho一AEP的算法，可以達(dá)到幾乎與運(yùn)用理論P(yáng)n仍/凡仍值還原HO.AEp的算法一樣的效果。
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：R764

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本文編號(hào)：2579735