CN1954772A - 诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种更准确的诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法。本发明的核心思想是在获取含有诱发电位的综合脑电信号前，用同一电极获取一段较长时间的自参考信号，将获取的自参考信号和综合信号输入电生理检查***的放大器进行放大，再进行A/D转换变为数字信号，然后利用根据特殊公式(1)～(5)编写的软件对数据进行处理，包括自相干分析、计算对消因子W、干扰对消以获取诱发电位EP，最后进行EP参数计算。所得EP更为准确，为临床提供稳定准确的，具有刺激间变异特征的诱发电位信息，为新型的诱发电位仪的开发提供方法基础，为基因型与诱发电位表现型的研究提供更可靠、更具特征性的EP信息，为老年性神经***疾病的早期预警提供更可靠的、更精确的指标。
Description
技术领域
本发明涉及一种医疗设备技术和生物医学工程技术，特别设计一种诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法。
背景技术
诱发电位(EP：Evoked potential)又称为诱发脑电位(EBP：Evoked brainpotential)，这是相对于自发脑电位(SBP：Spontaneous brain potential)而言的。诱发电位包括：(1)体感诱发电位，(2)视觉诱发电位，(3)听觉诱发电位，(4)认知电位，(5)嗅觉诱发电位，(6)味觉诱发电位。诱发电位可用以帮助诊断感觉(视、听和体感等)***障碍，研究发育和老龄。已有研究指出，在组织学改变之前，痴呆(dementia，如AD：Alzheimer’s disease)病人已有EP改变，包括潜伏期延长，幅度减小(如p200，p300，N200)，提示该方法可作为老年性神经***疾病的一种预警方法，以便早期进行干预。但是现有方法不能反映刺激间的参量变异。同时电生理表现型与基因型的关系的研究，是当今正在探索的课题，神经-精神疾病与基因，神经-精神疾病与基因和诱发电位的联系的研究，已初见端倪，对诱发电位的提取方法及其准确性要求也越来越高。目前传统的诱发电位提取方法是叠加平均方法，迭加平均理论的基本假设：(i)各次刺激产生的EP的幅度和潜伏期是不变的；(ii)背景信号，包括自发脑电和50Hz干扰等皆为均值为0的噪声。该理论的缺陷在于：(i)临床实践证明，各次刺激产生的EP的幅度和潜伏期都可能是变化的，尤其是病人；(ii)背景信号，包括自发脑电(S-EEG)和50Hz干扰等不是均值为0的噪声。因为50Hz干扰是确定信号，S-EEG有α、β、δ等临床据之进行诊断的特定波形，也不是白噪声。这样，有限次迭加平均的结果，就是EP的迭加平均结果加上50Hz信号和S-EEG的迭加平均结果，由于S-EEG比EP大一个量级以上，故对结果有较大的影响，特别是结果对迭加平均次数的依赖性。设EP(t)、BG(t)分别表示诱发电位和全部背景信号(非目标信号)，则N次迭加平均的结果为：
∑S(t)/N＝∑EP(t)/N+∑BG(t)/N
式中S(t)＝EP(t)+BG(t)。特别当N＝Ni次BG(t)恰能对消掉时，Ni+1次将造成巨大的背景信号BG淹没掉EP。由此看来，传统的诱发电位提取方法所得结果的准确性不高，越来越不能满足现代医学的发展需要。
发明内容
针对目前的技术问题，本发明根据诱发电位提取环境的特殊性，提供了一种适合这种环境的更先进更准确的诱发电位单次提取的自参考、自相关、自适应干扰对消方法(The Auto-reference，Auto-correlation and Auto-adaptation Interference Cancellation Method(AAA-ICM)for ExtractingEvoked Potential by Single Trial)
具体技术方案如下：
诱发电位单次提取的自参考、自相关、自适应干扰对消方法，依次包括以下步骤：(1)获得自参考信号 受检者仰卧位，根据所提取的诱发电位的不同选择体表位置，在相应的位置安装好各电极对，采用电生理检查***获取至少一分钟以上的自发脑电信号作为自参考信号；
(2)获得综合信号 在获得自参考信号结束时，由计算机控制的***自动给予刺激信号，用获得自参考信号的电极获得综合信号，保证自参考信号与综合信号的采样是连续进行的；
(3)求滑动自相关 设
EP(n)＝S(n)-REF(n) (1)
式中，EP(n)表示诱发电位，S(n)表示步骤(2)获得的综合信号，为诱发电位+背景干扰，REF(n)为步骤(1)获得的自参考信号，方法措施保证REF(n)的长度是S(n)的至少20倍以上，求S(n)与REF(n)的滑动自相关：
R(m)＝REF(n)·S(n) (2)
获得自相关系数序列R(m)；其中所述公式(2)中，“·”为相关算符；
(4)求最大相关系数 从R(m)中求出最大的相关系数Rmax(m)，m就是候选的最优自参考信号段起点，从此开始取与综合信号等长的信号段作为最优自参考信号，用REFM(n)表示；
(5)求W即自适应用自适应方法求出的自适应调节因子W进行调节，算法如下：
设
EP(n)＝S(n)-WREFM(n) (3)
公式(3)中W为调节因子，调节W使EP(n)最小，按最小功率准则求W，令：
d[∑EP2(n)]/dw＝d{∑[S(n)-WREFM(n)]2}/dw＝0 (4)得 W＝∑S(n)REFM(n)/∑[REFM(n)]2 (5)
(6)干扰对消按公式(5)求出W后，按公式(3)式实现对消，求得最佳对消条件下的EP(n)。
所述步骤(1)中自参考信号的采样频率与综合信号的采样频率相同。
所述自参考信号的采样频率与综合信号的采样频率为1000～2000赫兹。
所述步骤(1)中获取自发脑电信号的时间为1～2分钟，获取综合信号的时间是0.25～1秒。
一般情况下，由步骤(6)获得的诱发电位信号仍含有一些随机噪声，因为随机噪声一般不能完全对消掉，为了进一步消除这种随机噪声，可以使用各种各样的滤波技术。
在此方法的步骤(1)、(2)是采用电生理检查***，对受检者进行自参考信号和综合信号的提取，根据所提取的诱发电位的不同，对信号电极(+)的安装位置和刺激给予方式做相应的调整。将获取的自参考信号和综合信号输入电生理检查***的放大器进行放大，再进行A/D转换变为数字信号，然后利用根据公式(1)～(5)编写的软件对数据进行处理，包括自相干分析、计算对消因子W、干扰对消以获取诱发电位EP，最后进行EP参数计算。
自参考信号的获得是本发明的核心创新性的体现，因为以往的方法是用多参考或旁参考(如Parsa et al.Multireference adaptive noise cancellationapplied to somatosensory evoked potentials.IEEE Trans Biomed Eng.1994Aug；41(8)：792-800.)。获得自参考信号的关键思想是在获取含有诱发电位的综合脑电信号前，用同一电极获取一段较长时间的自参考信号。因为这是在同一位置用同一电极获得的信号，故能保证有强的相关性，从而保证了对消的优良性能。不需如像现行叠加平均方法那样，假定每次刺激后EP的幅度和潜伏期都是不变的，而是专注于提取已被实践证明的，幅度和潜伏期对刺激次数依赖的EP，以便对疾病和干预(如药物)条件下的EP的幅度和潜伏期的变化提供精细的信息；本发明提出了干扰信号和目标信号的新概念；这里EP是目标信号(objective or target signal)，不需像现行叠加平均方法那样，假定EP是确定信号(即EP的幅度和潜伏期不随刺激次数而变)，而不对EP的性质做任何先验性的假定或限制；也不像现行叠加平均方法那样，假定属于非目标信号的背景信号或干扰信号(interference signal：包括背景脑电信号，50Hz干扰，以及环境、肌电的随机干扰)是随机信号，因为很明显背景脑电信号不是随机信号，因为临床要根据其确定的波形特征(如α、β、δ等)来进行诊断。根据对背景干扰信号的客观分析，背景干扰信号主要是自发脑电信号(spontaneous electroencephalo-signal)，其次是50Hz干扰，它们不是随机信号(或称为白噪声)，对EP的单次提取而言，更不能将它们视为随机信号或均值为0的白噪声。很显然，50Hz干扰是周期信号，背景脑电，符合一般医学信号的特点，属于非线性信号。所以采用本发明所述的提取方法获得的结果更为准确。
基于本发明理论和技术的单次提取仿真结果：能满意地提取出目标信号，信号曲线如附图3。附图3中，左上部图形a)为单次提取出的仿真EP信号，左下部图形c)为计算机产生的仿真EP信号，右下图d)为仿真的参考信号，右上图b)为相干对消情况，淡色为仿真参考信号(背景干扰信号)，深色为综合信号。对消的结果产生左上图a)的提取信号。比较本发明单次提取出的仿真EP信号图a)和计算机产生的仿真EP信号c)，两图信号功率相差不大，波形走势基本相同，由此可见验证，基于本发明理论和技术单次提取的诱发电位是准确的。
本发明与现有技术采用的叠加平均技术的比较：
基于本发明技术的人体实验的VEP(视觉诱发电位)的单次提取结果见附图4，附图5是作为比较的现有迭加平均技术的典型结果曲线图。
从图形比较可以看出，两图的趋势是相似的，但图a)的单次提取结果含有更多的细节。这些细节是否有生理意义及其有什么样的生理意义，有待进一步研究。按照诱发电位的多数标记惯例，P表示波峰，N表示波谷。
本发明的有益效果是刷新了现有的诱发电位的提取方法，为临床提供稳定的，具有刺激间变异特征的诱发电位信息，为新型的诱发电位仪的开发提供方法基础，为基因型与诱发电位表现型的研究提供更可靠、更具特征性的EP信息，为老年性神经***疾病的早期预警提供更可靠的、更精确的指标。
附图说明
图1是BIO2000视觉电生理检查***原理框图
图2是实施例中电极配置示意图
图3是采用本发明方法计算机仿真结果图 包括a)单次提取信号(仿真单次提取EP)；b)干扰对消仿真；c)计算机发生的信号(仿真EP)；d)计算机发生的仿真参考信号；
图4是采用本发明方法单次提取得人体的VEP(视觉诱发电位)结果曲线图
图5是采用叠加平均技术提取得人体的VEP(视觉诱发电位)结果曲线图
具体实施例 人体视觉诱发电位(VEP)的单次提取
VEP的单次提取步骤：
(1)获得自参考信号
仪器：视觉电生理检查***，采用重庆贝澳电子仪器公司生产的BIO2000视觉电生理检查***。
***原理框图如附图1所示。将设备初始化，受检者仰卧位，佩戴护目镜，无水酒精清洁电极放置处的头皮，电极表面涂以特制导电膏，两信号电极用松紧带紧固在头皮上，参考电极用医用胶布固定。采样频率：2kHz；获取2分钟的自参考信号。 电极配置示意图如附图2，采用的电极如下电极：银/氯化银盘状电极，直径9mm。
有效电极(信号电极)正端：枕骨粗隆上方2cm的浅窝处；
有效电极(信号电级)负端：前额正中处；
参考电极：耳垂或耳后乳突下方。
(2)获得综合信号在获得自参考信号结束时，由计算机控制的***自动给予刺激信号，采用单次闪光刺激，采样频率：2kHz，获取时间为0.5秒，用获得自参考信号的电极获得综合信号，保证自参考信号与综合信号的采样是连续进行的；
(3)将提取的自参考信号与综合信号的电极连接视觉电生理检查***的放大器进行A/D转换，放大器设置放大倍数：20K；带宽：0.1～75Hz。ADC：12位。
(4)按公式(1)～(5)的原理编写软件，每一步的功能如下：
自相干分析：求综合信号与参考信号的滑动自相干，求取最大相干系数；
获取最大相干的参考信号段：REFmax；
计算对消因子W：根据最小功率(最小二乘)原理计算W；
干扰对消：用综合信号减去W×REFmax获得单次提取信号；
EP参数计算：计算各波的潜伏期和幅度。
经过上述处理后得到如附图4所示的单次提取获得诱发电位信号(曲线图)。
Claims (4)
1.诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法，依次包括以下步骤：(1)获得自参考信号受检者仰卧位，根据所提取的诱发电位的不同选择体表位置，在相应的位置安装好各电极对，采用电生理检查***获取至少一分钟以上的自发脑电信号作为自参考信号；
(2)获得综合信号在获得自参考信号结束时，由计算机控制的***自动给予刺激信号，在同一位置用获得自参考信号的电极获得综合信号，保证自参考信号与综合信号的采样是连续进行的；
(3)求滑动自相关设
EP(n)＝S(n)-REF(n) (1)
式中，EP(n)表示诱发电位，S(n)表示步骤(2)获得的综合信号，为诱发电位+背景干扰，REF(n)为步骤(1)获得的自参考信号，方法措施保证REF(n)的长度是S(n)的至少20倍以上，求S(n)与REF(n)的滑动自相关：
R(m)＝REF(n)·S(n) (2)
获得自相关系数序列R(m)；其中所述公式(2)中，“·”为相关算符；
(4)求最大相关系数从R(m)中求出最大的相关系数Rmax(m)，m就是候选的最优自参考信号段起点，从此开始取与综合信号等长的信号段作为最优自参考信号，用REFM(n)表示；
(5)求W即自适应
用自适应方法求出的自适应调节因子W进行调节，算法如下：
设
EP(n)＝S(n)-WREFM(n) (3)
公式(3)中W为调节因子，调节W使EP(n)最小，按最小功率准则求W，令：
d[∑EP2(n)]/dw＝d{∑[S(n)-WREFM(n)]2}/dw＝0 (4)
得W＝∑S(n)REFM(n)/∑[REFM(n)]2 (5)
(6)干扰对消
按公式(5)求出W后，按公式(3)式实现对消，求得最佳对消条件下的EP(n)。
2.如权利要求1所述的诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法，步骤(1)中自参考信号的采样频率与综合信号的采样频率相同。
3.如权利要求2所述的诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法，步骤(1)中自参考信号的采样频率与综合信号的采样频率为1000～2000赫兹。
4.如权利要求1所述的诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消方法，步骤(1)中获取自发脑电信号的时间为1～2分钟，获取综合信号的时间是0.25～1秒。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101716074B (zh) * | 2008-10-09 | 2011-09-14 | 南方医科大学 | 基于时间特性指标的诱发电位记录仪 |
| CN102631192A (zh) * | 2012-04-24 | 2012-08-15 | 南方医科大学 | 一种在高刺激率下提取诱发电位的去卷积方法 |
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| CN108309292A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-07-24 | 中国医学科学院生物医学工程研究所 | 一种诱发电位信号的快速提取方法 |
| CN108882888A (zh) * | 2016-03-08 | 2018-11-23 | 克里斯托夫·古格 | 用于对受检者的电刺激的设备和方法 |
| CN110840454A (zh) * | 2019-12-21 | 2020-02-28 | 深圳市杰纳瑞医疗仪器股份有限公司 | 一种脑电信号采集装置和方法 |
| CN113662564A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-11-19 | 电子科技大学 | 一种基于本征模函数相干分析的事件诱发电位提取装置 |
-
2006
- 2006-10-17 CN CNA2006100545066A patent/CN1954772A/zh active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101716074B (zh) * | 2008-10-09 | 2011-09-14 | 南方医科大学 | 基于时间特性指标的诱发电位记录仪 |
| CN102631192A (zh) * | 2012-04-24 | 2012-08-15 | 南方医科大学 | 一种在高刺激率下提取诱发电位的去卷积方法 |
| CN108882888A (zh) * | 2016-03-08 | 2018-11-23 | 克里斯托夫·古格 | 用于对受检者的电刺激的设备和方法 |
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| CN105962936A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-09-28 | 浙江大学 | 一种等亮度正弦光栅颜色视觉诱发电位诊断*** |
| CN108309292A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-07-24 | 中国医学科学院生物医学工程研究所 | 一种诱发电位信号的快速提取方法 |
| CN110840454A (zh) * | 2019-12-21 | 2020-02-28 | 深圳市杰纳瑞医疗仪器股份有限公司 | 一种脑电信号采集装置和方法 |
| CN113662564A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-11-19 | 电子科技大学 | 一种基于本征模函数相干分析的事件诱发电位提取装置 |
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