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基于小波相干性算法的孤独症儿童脑电评估

已有 1665 次阅读 2022-10-6 17:26 |系统分类:博客资讯

引用本文

 

张丹, 张帅, 李小俚, 康健楠. 基于小波相干性算法的孤独症儿童脑电评估. 自动化学报, 2021, 47(3): 678-684 doi: 10.16383/j.aas.c180464

Zhang Dan, Zhang Shuai, Li Xiao-Li, Kang Jian-Nan. EEG assessment of autistic children based on wavelet coherence. Acta Automatica Sinica, 2021, 47(3): 678-684 doi: 10.16383/j.aas.c180464

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180464

 

关键词

 

孤独症,脑电,小波相干性,功能连接

 

摘要

 

孤独症是一种先天的大脑发育障碍性疾病, 孤独症儿童的早期评估诊断尤为重要. 脑电图(Electroencephalography, EEG)是大脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映. EEG信号中包含了大量的生理与疾病信息, 可为某些脑疾病提供诊断依据. 本文按照国际10-20系统标准电极分布将全脑划分为5个脑区, 采用小波相干性算法对孤独症(Autistic spectrum disorder, ASD)儿童和正常(Typical development, TD)儿童任意两通道之间在不同节律下的连接性进行计算, 按脑区进行划分, 得到脑区内和跨脑区功能连接结果, 随后应用独立样本t检验分析和FDR (False discovery rate)多重校正方法后给出脑区内和跨脑区在不同节律下的组间差异.结果表明, ASD组相对于TD组跨脑区连接和脑区内连接普遍较弱, 除delta频段外其他频段均差异显著, 尤其是额叶与其他脑区连接. 多重校正后通道间长程连接中额叶与枕叶、中央区与枕叶在四个频段差异显著较明显, 通道间短程连接额叶在theta和alpha频段较显著, 其他频段其他脑区对比不显著.

 

文章导读

 

孤独症(Autistic spectrum disorder, ASD)是一种先天的影响认知、社会情感、感觉运动、社会交往的神经系统疾病, 其三大核心症状包括社会交往障碍、交流障碍和兴趣狭窄及刻板行为, 是一种从细胞层面到行为层面表现异常的、复杂的、异质性疾病. 病因可能包括遗传因素、环境影响和基因与环境的交互作用[1]. 导致孤独症和智力障碍风险的基因可能有数百个, 其中许多疾病基因与大脑神经通路形成有关, 基因的异常表达导致了脑发育的异常[2]. 2015年北美孤独症之声发布报告: 由于大部分孤独症儿童需要终生养护, 在美国的孤独症患者的终生开销大约为200万美金到240万美金[3]. 2018年美国疾控中心公布, 孤独症发病率已高达1/59, 我国孤独症患者可能超过1 000万, 0 ~ 14岁的数量可能超过200万, 孤独症发病率之高、影响范围之广、社会危害之大已经成为全人类共同关注和面对的难题. 鉴于孤独症的复杂性、异质性, 其核心病因与发病机制仍尚不明确, 对孤独症的评估与诊断高度依赖于行为观察以及诊断量表, 受限于经验和紧缺的资源, 诊断水平发展极不平衡, 并且主观性强, 缺乏客观标准, 因此为孤独症的诊断和干预提供客观有效的生物指标尤为重要.

 

脑电图(Eletroencephalography, EEG)作为一种非侵入式的采集方法, 主要测量神经活动信号, 具有较高的时间分辨率, 已被证明是研究复杂神经精神障碍疾病的有力工具[4-6].此外, 在EEG的研究中, 测量自发脑电振荡的静息态脑电具有非常重要的意义, 在孤独症的相关研究中, 认为孤独症皮层节律振荡和功能连接存在异常[7-8], 这种异常通常表现为较正常儿童同步性增强或者降低. 在许多神经学研究中, 同步是指一种非常重要的机制, 它可以帮助描述典型或非典型大脑的信息处理[9-12]. 通常是通过同时使用多个电极来记录不同大脑区域中的神经信号以此来评估不同大脑区域之间的功能连接. 基于对功能连接的研究, Hudspeth等[13]和Bernier等[14]研究表明ASD儿童在alpha频段同步性降低. Hudspeth等[13]、Murias[15]和Duffy等[16-17]在ASD的静息态脑电研究中也证实了远程连接较弱. 文献[18-20]在神经网络研究中显示ASD儿童半球间远程连接较弱. 可以看出, 在静息态脑电研究中ASD儿童长程连接较弱, 而短程连接强弱结论却不一致. Courchesne等[18]和Lainhart等[20]研究表明半球内短程连接较强; 而Hudspeth等[13]研究结果显示在所有脑区的半球间和半球内局部短程连接在delta和theta频带都有所降低. 相反, 在侧前额叶区域局部连接在delta频带增强[21], 左前额和颞区在delta频带和theta频带也增强[15]. Duffy等[16-17]研究表明在theta、alpha和beta频带ASD儿童短程连接较弱. 研究表明, ASD儿童短程连接连接有增强也有减弱, 原因可能与脑区内容积传导效应(不同电极信号来自同一信号源, 造成同步性增强)[22]有关, 即相同脑区不同电极的脑电信号可能是源自同一神经元, 即这样情况下的电极之间的同步性或相干性测量会受到影响. 目前, 来自生理学和电生理学研究越来越多的证据已经证明, 神经元的同步振荡活动的异常可能在脑发育障碍的病理生理学中占主导[11-12, 23-24], 并且这些异常将反映在脑电信号中. 因此, 为了评估神经元或皮质网络之间的连接强度, 常用的方法是从脑电信号中测量它们. 这些方法涉及神经信号中的互相关、相位同步和相干性, 这些信号表现出不同大脑区域的同步异常[25-26], 即连接异常. 互相关考虑的是两个时间序列之间的相关程度, 即时域信息, 未能分析频域信息; 相位同步则只考虑相位信息, 没有考虑幅值信息; 相干性是计算两个随机过程频谱相关性的直接方法, Fourier相干性分析是通过进行频谱估计, 给出相干性估计, 这主要应用在分析平稳信号, 它们的频谱特征不随时间变化而变化, 也就是说该信号能分解为幅值和相位都不变的正弦波的叠加, 而EEG信号是非平稳的; 上述研究ASD儿童的脑区连接性时多采用的互相关、相位同步或Fourier相干性方法, 因其使用受限, 从而引出本文的小波相干性算法. 小波相干性能够以时间函数方式进行非平稳信号相干性研究, 能分析时变频谱的信号, 实现信号的时频分析, 小波分析接近于加窗短时Fourier变换, 不同的是, 短时Fourier变换窗长是固定的, 而小波变换窗能够适合与信号的不同频率. 另一个优点是小波变换采用的基函数是像Morlet这样的小波分解信号, 它具有更好的时间聚焦性, 较高的频率分辨率, 包含相位信息及其与常规信号非常相似等优点, 本文将应用小波相干性算法对长程连接和短程连接下的ASD儿童与TD儿童小波相干值差异性进行研究比较, 从而更好地区分ASD儿童和TD儿童.

1 正常儿童与孤独症儿童小波相干值对比图

2 正常儿童与孤独症儿童脑区小波相干值统计检验结果图

3 孤独症组与正常组脑区内通道间小波相干值显著性比较图

 

本文首先采用小波相干性算法提取孤独症儿童以及正常儿童脑电信号特征, 得到跨脑区、脑区内以及通道间小波相干值连接, 然后经过独立样本t检验和FDR多重校正后找到两组被试脑电特征的显著差异, 以此来提供一种孤独症儿童的脑电评估的参考方法.

 

结果显示, 与正常对照组相比, 孤独症组在跨脑区长程连接、脑区内短程连接、通道间长程连接或短程连接均显示较多弱连接. 在跨脑区长程连接中两组儿童的小波相干值在除delta频段均呈现明显差异, 尤其在额叶和其他脑区连接中, 因为额叶在儿童高阶认知、语言、社交和情感功能中起着至关重要的作用[29], ASD组儿童在这些功能上存在缺陷, 从而导致与正常儿童存在连接差异, 从而导致行为异常. 在theta频段, 跨脑区长程连接ASD组均显示弱显著连接, 这可能与ASD儿童存在过多的慢波造成的. 在alpha频段ASD组与TD组差异最为显著, 显示ASD组弱连接, alpha波是活动力最强的波, 又称为智力波或者学习波, 一般低功能的孤独症儿童都伴随着智力落后的情况.

 

在观察通道间连接图时也可以看出, 在4个频段跨脑区长程连接较脑区内短程连接更显著. FDR多重校正后也可以看出脑区内短程连接区分效果劣于跨脑区长程连接, 由此研究本文建议在进行ASD儿童脑区功能连接评估时, 跨脑区可以采用小波相干性方法, 脑区内可以采用单通道特征值提取或者采用去除容积传导所带来的相近通道同步性增强效果的方法来进行研究. 因为本文得出的结论与之前研究短程弱连接结论一致, 与之前短程过连接结论相反, 得到该结果思考其原因可能一方面与本文定义的短程连接为脑区内连接有关, 与之前的短程连接定义稍有差别, 另一方面目前ASD组在短程连接强弱方面结论尚不一致, 因为短程存在容积传导问题, 由于其影响, 导致计算相邻通道的小波相干值有一定的误差影响, 出现伪连接, 从而使ASD儿童短程连接或呈现过连接或呈现弱连接. 使结果不能得到一致的复现. 这也是本文想要说明的一个问题.

 

脑电信号的相干性反映了脑电信号的同步程度.同步程度越高, 表明脑功能区域整合和协调能力越强. 本文结果表明孤独症儿童相比正常儿童脑电信号连接性较弱, 表明连接性降低, 脑功能区域整合能力下降, 与临床认知功能下降具有一致性, 反映了孤独症儿童在认知、社交、情感处理方面的能力较弱, 而额叶区域以及在alpha频段差异明显也表明孤独症儿童在语言以及智力方面较正常儿童发育迟缓[26]. 本文利用小波相干性来评估孤独症儿童脑电长短距离连接性, 旨在利用该特征区分孤独症儿童与正常儿童. 结果表明, 该指标在长程跨脑区连接中有显著性差异, 有助于对自闭症儿童和正常儿童进行脑电对比评估. 短程连接结果不明显且结果不一致, 所以不适合用相干性或者相位同步等方法来评估自闭症儿童功能连接. 因此, 可以尝试选择其他方法来避免容积传导等问题的影响, 从而得到客观的结果.

 

作者简介

 

张丹

燕山大学硕士研究生. 2013年获得河北大学质量技术监督学院学士学位. 主要研究方向为孤独症儿童脑电分析. E-mail: zhangdanaddress@163.com

 

张帅

北京科技大学硕士研究生. 2016年获得燕山大学电气学院学士学位. 主要研究方向为硬件电路设计. E-mail: 18811457864@163.com

 

李小俚

北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室副主任, 北京师范大学脑调控与认知增强研究中心主任. 主要研究方向为神经信息与工程, 自动智能状态监控, 微弱信号检测与信号处理. E-mail: xiaoli@bnu.edu.cn

 

康健楠

河北大学讲师. 2002年于燕山大学获得学士学位, 2006年于燕山大学获得硕士学位. 主要研究方向为孤独症儿童脑电信息处理. 本文通信作者. E-mail: kangjiannan81@163.com



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