脑电同步性分析在癫痫机制研究中的应用

脑电相位同步性是研究癫痫超同步放电机制的方向之一。介绍了应用Hilbert变换提取脑电的瞬时相位的方法,分析脑电相位同步性的互相关法、互信息法和同步指数法,以及脑电信号的小波变换,综述了以上方法在癫痫发作的超同步放电机制研究中的应用。     

相位同步性分析方法在癫痫研究中的应用

同步振荡是神经系统中普遍存在的一种现象,是理解大脑信息处理机制的重要切入点,不同频段的同步现象能够编码不同的刺激信息.癫痫是由大脑整体或局部整合的不足或异常造成的,同步振荡现象在癫痫的发生过程中扮演了重要的角色.本文介绍了应用希尔伯特变换和小波变换提取脑电的瞬时相位方法,介绍了脑电相位同步性的相干分析、相位同步指数和香侬熵法,以及这些方法在癫痫同步放电研究中的应用,为提取癫痫患者大脑功能的信息和更深入地探索癫痫发作的机理提供了理论依据.     

痫样放电大鼠颅内脑电信号的同步分析

迄今为止,我们对人类癫痫发作的机制还知之甚少,然而,普遍公认癫痫发作与神经元的异常同步放电密切相关。我们对匹罗卡品诱发的痫样放电大鼠皮层和海马脑电信号采用似然同步方法进行了分析,结果发现:从无痫样放电向连续性痫样放电转换时,左皮层—左海马(LC-LH)、右皮层—右海马(RC-RH)、左皮层—右皮层(LC-RC)、左海马—右海马(LH-RH)间的同步性显著增强(P<0.05);从连续性痫样放电向周期性痫样放电转换时,LC-LH、LH-RH间的同步性显著降低(P<0.01)。提示似然同步可以用于评估痫样放电中脑电信号同步的动力学特性并有助于理解其起源机制。     

基于信号处理的脑电相位同步性分析方法研究

脑电同步被认为是脑功能区域整合的表现.我们从脑电同步产生的生理机制出发,阐述了同步的检测过程及量化方法研究.从信号分析方法着手,系统研究了如何把时域分析、频域分析、希尔伯特变换等方法应用到脑电同步研究领域,重点提出了小波分析衡量信号同步程度的处理过程.应用仿真数据和真实数据分别证明了以上方法在脑电同步分析中的可行性和有效性,并比较了各个方法的特点.从最终的结果可以看到,通过希尔伯特变换进行的同步性量化,更能反映数据的真实性,更符合生物信号的特性.     

工程技术方法在癫痫研究中的应用现状及问题

癫痫是常见的慢性神经疾病，以大群神经元的异常同步性过度放电为特征。这些异常放电可以反映到脑电记录中，使得工程技术方法在癫痫研究中有了用武之地，如在诊断、定位、发作预报以及发作控制等方面，但都或多或少地存在一些问题。为此，我们对工程技术方法用于癫痫研究的现状进行了阐述，指出存在的根本问题是发作机制不明和忽视脑电慢波，在今后的研究工作中应引起足够的重视。     

VEEG监测在癫痫诊断中的应用价值

脑电图（EEG）检查是癫痫诊断中必不可少的方法，癫痫病人脑部的异常放电可通过EEG描记到。如果没有EEG，癫痫及癫痫发作类型的诊断是不可想象的。同步录像脑电图（VEEG）能连续长程进行脑电活动描记，并能确定病人的临床发作及与痫样放电的相关性，为临床诊断提供了更有效的检查手段。我院自2003年10月至2005年4月应用VEEG监测病人95例，现报告如下。     

工程技术方法在癫痫研究中的应用现状及问题

癫痫是常见的慢性神经疾病,以大群神经元的异常同步性过度放电为特征。这些异常放电可以反映到脑电记录中,使得工程技术方法在癫痫研究中有了用武之地,如在诊断、定位、发作预报以及发作控制等方面,但都或多或少地存在一些问题。为此,我们对工程技术方法用于癫痫研究的现状进行了阐述,指出存在的根本问题是发作机制不明和忽视脑电慢波,在今后的研究工作中应引起足够的重视。     

匹罗卡品诱导的癎样放电大鼠EEG节律的同步分析

目的：了解癎样放电不同阶段脑电信号各节律的同步关系及其在不同脑功能状态间转换时的变化。方法：用似然同步方法分析由匹罗卡品（pilocarpine）诱导的癎样放电大鼠的大脑皮层和海马的不同节律脑电信号。结果：在同一种脑功能状态下,左右皮层和左右海马脑电信号各节律的同步性之间存在显著差异。其中无癎样放电时,δ节律的同步性显著高于α,σ,β节律的同步性（P〈0．01）;连续性癎样放电时,δ节律的同步性显著低于θ,α节律的同步性（P〈0．05）。当脑功能状态从无癎样放电向连续性癎样放电转换时,不同脑区间脑电信号各节律的同步性显著增强（P〈0．01）;从连续性癎样放电向周期性癎样放电转换时,不同脑区间脑电信号除δ节律外,其余各节律的同步性显著降低（P〈0．05）。结论：大鼠在癎样放电前δ节律可能已先于其它节律产生了类似于癎样放电的同步现象;但在癎样放电过程中则是较高节律的同步化活动占优势;而在癎样放电终止过程中,δ节律始终维持在较高的同步状态,因而推测δ节律在痴样放电过程中可能起着重要的作用。     

基于C-FFuzzyEn的神经电生理信号同步性分析

基于传统互模糊熵,结合分数阶微积分提出分数阶互模糊熵（C-FFuzzyEn）,并基于该算法分析混沌耦合系统的同步性,进行健康对照者和癫痫患者不同脑区脑电信号的耦合性对比。结果表明,与传统互模糊熵相比,C-FFuzzyEn提高了不同耦合度模型的区分能力;与健康对照者相比,癫痫患者在癫痫发作时不同通道脑电信号之间C-FFuzzyEn较小,与癫痫发作时各神经元同步放电现象相吻合;相比互模糊熵,C-FFuzzyEn区分健康对照者与癫痫患者脑区之间脑电信号同步性的效果更好。C-FFuzzyEn可应用于脑电信号等神经电生理信号的同步性分析。     

基于匹配追踪的癫痫脑电信号的时频分析

目的 鉴于匹配追踪算法具有良好的参数化描述特性,应用匹配追踪算法研究癫痫脑电的时频分布特征.方法 通过仿真算例,将匹配追踪算法与短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布结果进行比较,验证该方法的频率分辨率高及参数化表征的优越性;应用上述3种方法对癫痫脑电和正常脑电进行时频分析,研究癫痫异常放电在时频平面的表现.结果 仿真结果表明基于匹配追踪算法能得到较好的时频分布;对癫痫脑电和正常脑电进行时频分析,癫痫脑电和正常脑电在时频平面上存在明显的差异.结论 基于匹配追踪的时频分析方法,能够更好地揭示脑电类非平稳信号的特征.     

基于改进锁相位算法的脑区功能同步性研究

锁相位算法是分析脑区同步特性的有效方法。基于传统锁相位算法只针对脑电信号的相位分量进行分析,而不能有效地分析脑电信号的其他特征分量的问题,本文提出了一种改进锁相位算法。该算法首先基于经验模态分解获得固有模态函数,以此作为希尔伯特变换的输入求出所需瞬时幅值,计算锁幅值。基于此算法,不仅可以度量脑电信号采集位点之间的变化情况,而且可以度量各个位点自身的脑电信号瞬时振幅的变化情况,从而达到提取脑电信号同步特征的效果。本文采集了14名受试者在不同难度认知任务下的脑电信号,并基于改进锁相位算法,分析大脑在完成认知任务过程中各脑区之间的同步性。结果表明,大脑幅值同步程度与认知活动之间呈负相关,且大脑中央区和顶叶最为敏感。基于改进锁相位算法进行的同步性量化,能够真实地反映数据之间的生物信息,为大脑同步性研究提供了一种新的方法,为更好地探索脑区的相关性与同步性提供新思路。     

头皮脑电图在迷走神经电刺激治疗难治性癫痫研究中的应用

癫痫发作是由于大脑神经元过度放电的扩散而引起的,因此半个世纪以来脑电图(EEG)一直是科学家研究癫痫以及评估癫痫治疗的重要工具。本文综述了近30年头皮EEG在迷走神经电刺激(VNS)治疗难治性癫痫的临床研究中的应用,重点从基于EEG特征预测VNS对药物难治性癫痫的疗效和VNS治疗对药物难治性癫痫患者的EEG影响两方面展开介绍,并阐述相关VNS治疗机制。其中,针对基于EEG特征预测VNS疗效方面,介绍了痫样放电变化、慢皮质电位变化极性、脑电对称性以及脑电功率谱变化等特征指标与疗效的关系;针对VNS治疗对患者EEG特征的影响方面,介绍了VNS治疗后痫样放电、功率谱、同步性、脑网络以及事件相关电位P300振幅的变化等影响。尽管目前的研究尚未确定具有代表性的、可用于临床推广的EEG标志物,本综述可为大宗案例的前瞻性研究奠定基础,有利于指导EEG应用于VNS的临床治疗,为预测、评估VNS疗效以及理解VNS治疗机制提供思路,具有重要的临床价值和科学意义。     

视听刺激脑电信号的相位同步分析

脑电(EEG)同步被认为是脑功能区域整合的表现。高级脑功能需要具有特定功能的多区域神经系统间进行不同层次的整合和协调来完成。本文提出了一种新的相位同步分析方法—互近似熵。采用分段频率,用同步指数、互信息熵与互近似熵方法对视听刺激EEG导联数据进行了相位同步的比较分析,三种分析得到了一致的结果,说明互近似熵方法也能很好反映出两导联的相位同步。文章同时通过相位同步分析结果进行了大脑反应区域的探索分析。此研究为脑机接口的设计奠定了基础。     

脑电在老年性痴呆诊断中的应用

本文通过传统脑电、事件相关电位、事件相关脑电去同步和同步过程以及脑电的混沌特性在老年性痴呆诊断中的应用，概述了脑电在诊断老年性痴呆研究中取得的进展和它的重要意义，并对这些研究用于老年性痴呆的临床确诊、早期诊断尚待解决的问题进行了探讨     

视觉听觉同时刺激模式下ERP的同步性研究

目的：研究视觉、听觉脑区在认知过程中的同步性。方法：设计了视觉、听觉同时刺激模式下的脑电实验，采用128道高密度脑电采集系统，记录了14位年龄在18～29岁之间的在校男性大学生的诱发脑电信号数据，并运用希尔伯特(Hilbert)相位同步算法对视觉、听觉区域的事件相关电位(ERP)进行同步量化。结果：在视听觉同时利用模式下，视觉脑区(枕叶)和听觉脑区(颞叶)之间的同步指数明显大于它们与其他脑区间的同步指数。结论：人在感知和认知事物时，相关的脑区间自动产生了神经活动的同步化。     

癫痫脑电信号的奇异性研究

基于小波变换模极大值在多尺度上的变化,研究了癫痫脑电的奇异性,并用Lipschitz指数来表征.提出了一种高阶统计的方法来研究癫痫脑电的高阶奇异谱特征,并和健康脑电进行比较.实验结果表明,癫痫脑电的Lipschitz指数和高阶奇异谱与健康脑电相比存在明显的差异,说明该方法对研究脑电是有效的.     

精神疲劳对工作记忆α振荡信息整合的影响

精神疲劳是一定时间内人们进行持续精神注意力的认知活动所体验到的一种生理、心理上的不适。认知活动依赖于大脑多个区域间的信息交流,相位同步作为大脑区域之间信息整合的重要机制,搭起大脑各区域间协同通信的桥梁。α振荡是神经元加工功能抑制的一种主动机制,而主动抑制在工作记忆的注意力分配中起着中心作用。利用自适应N-back实验诱发精神疲劳。采用改进型Sternberg范式作为工作记忆实验,记录精神疲劳前后工作记忆的脑电信号。采用相位同步分析和功率谱分析方法,对精神疲劳前后α振荡工作记忆编码期、保持期和提取期的脑电数据进行分析,研究精神疲劳对大脑信息整合的影响。结果发现, 精神疲劳后,整个工作记忆过程中脑区间的相位同步性显著增大,功率谱值有显著差异。其中,精神疲劳后的3个时期均出现额叶区域间和额枕区域间相位同步性的显著增加,编码期额叶区域间锁相值具有显著性增大的节点对有160个;保持期额叶区域间有222个,额叶、枕顶叶区域之间有65个;提取期额叶区域间有196个,额叶、枕顶叶区域之间有11个。编码期枕顶区出现显著的α振荡事件相关去同步(ERD)(PO8,P=0.048;Oz,P=0.036),额叶区出现α振荡事件相关同步(ERS)的趋势。保持期额叶出现显著的α振荡ERS(Fz,P=0.022),枕顶区有ERS的趋势。提取期额区(Fz,P=0.033)出现α振荡ERS,枕区(Oz,P=0.045)出现α振荡ERD。研究表明,精神疲劳会降低大脑脑区间的信息整合能力,降低大脑内的信息交流,α振荡的相位同步分析对解释精神疲劳对脑区间信息整合的机制有一定的帮助。     

动态脑电图对癫痫诊断和鉴别诊断的意义

癫痫是以反复癫痫发作为特征的慢性神经系统疾病或综合症,可由遗传因素、多种神经系统疾病及全身性疾病引起.癫痫发作是脑内神经元阵发性异常超同步化脑电活动的临床表现.这种异常电活动可通过头皮脑电图或颅内脑电图记录到,称为癫痫样放电.常规脑电图检查痫样放电检出率较低.2005年9月至2008年10月,我们对120例癫痫患者和65例非癫痫发作性疾病患者作了常规脑电图(REEG)和动态脑电图(AEEG)的对比研究,以探讨AEEG在癫痫诊断和鉴别诊断中的价值,现报告如下.     

量化脑电分析方法及其在癫痫易发作期检测中的应用

对于癫痫患者,癫痫易发作期(seizure vulnerable period,SVP)的检测有助于预测癫痫发作并采取相应的治疗和抑制措施.本文采用量化脑电分析方法研究癫痫易发作期的临床诊断价值.对经过带通滤波预处理的量化脑电信号分析得到反映大脑状态的线性特征量(过零率和谱距)和非线性特征量(最大Lyapunov 指数、复杂度、相位同步和互信息),以及比较不同导联之间的特征差异,并将它们应用于慢性颞叶癲痫大鼠模型长时程连续脑电数据和癫痫病人临床脑电数据的分析.癫痫易发作期与正常状态期间对比,分析单个导联特征量变化趋势得到最大Lyapunov指数、复杂度和过零率的值下降,而相位同步、互信息和谱距的值上升;选择两个合适的导联,分析不同导联之间的特征差异是最大Lyapunov指数、复杂度、相位同步、互信息和过零率差异减小或趋于一致,而谱距的差异增大.结果表明量化脑电特征量可以反映癫痫易发作期相对正常状态期间的变化,并且有些特征变化在每次集中发作的第一次发作之前较长的一段时间内就开始了,即进入癲痫易发作期的时刻相对第一次发作时刻在时间上具有一个提前量,这个时间提前量为临床处置提供了前提.     

基于分段Prony建模的脑电相位同步分析方法

本研究提出采用一种分段的Prony方法(PPM),将非平稳EEG信号分解为幅度为指数上升或下降的正弦波,从而获得各频率成分的幅度、频率和初始相位,并计算两通道相位差;用香侬熵来衡量两路信号的相位同步程度.首先对该方法的频率、相位分辨率和检测同步程度的效果等进行仿真研究,结果显示了该方法具有高的频率和相位分辨率.最后将该方法用于实际的三组脑电信号,得到的结果与经典方法一致.将该方法与希尔伯特变换方法进行了比较,说明该方法具有较好的抗噪性能,可作为非平稳信号的相位同步检测的有效工具.