动态脑电在康复中实际应用

动向脑电在康复中实质应用动向脑电在康复中实质应用动向脑电在康复中实质应用[8-9]优选文档动向脑电在康复中的实质应用一、归纳脑电信号包括了大量的生理与病理信息，经过对脑电信号的办理，不仅好够为医生供应临床诊断的依照，还可以够够为某些脑疾病供应有效的辅助治疗手段。脑电是由大量脑神经细胞在高度有关的状态下的电活动在头皮上的整体效应。脑电图是将人体脑组织生物电活动放大记录的一门技术，由于它反响的是“活”的脑组织功能状态。近来几年来国内外的研究表示脑电波作为一种安全、无创伤的医学检测方法在好多脑神经和组织的疾病、睡眠阻截、精神心理疾病的诊断及康复治疗中有十分重要的应用价值。1.1脑电图脑电是由大量脑神经细胞在高度有关的状态下的电活动在头皮上的整体效应。脑电图是将人体脑组织生物电活动放大记录的一门技术，由于它反响的是“活”的脑组织功能状态。脑电图(electroencephalogram,EEG)的检查方法是在头部按必然部位放置8～16个电极，经脑电图机将脑细胞固有的生物电活动放大并连续描记在纸上的图形。正常情况下，脑电图有必然的规律性，但当脑部特别是皮层有病变时，规律性碰到破坏，波形即发生变化，对其康复过程中脑电的波形进行剖析，能够辅助诊断脑部的恢复情况。好多脑部病变可引起脑电波的异常，如脑外伤、炎症、血管病、代谢性脑病等都有各种不同样样程度的异常。经过研究较重病例脑电图在缺血区表现慢波功率的明显增高，且增高的范围比CT显示的要大，增高的范围和程度随缺血的程度而异，进而证了然脑电图随着病情而变化，并发现脑损害引起的变化主要以慢波的变化为主[1]。随着身体功能恢复，脑电图的异常情况也有改进。经过对康复患者的脑电信号进行阶段性讨论，会发现患者的脑电波随其康复会有明显改进。这些都说明脑电图对脑部疾病不测及其今后的康复讨论都是特别重要的。动向脑电图则是长时间实时的记录病人的全部脑电活动。1.2当前国内外脑电信号研究动向近来几年来，人们接踵引入了时频剖析法、高阶谱剖析法、非线性剖析法、人工神经网络剖析法等现代剖析手段对脑电信号进行了更深一步的研究。研究的对象主要集中在以下的几个方面：(1)对癫痫脑电信号的研究。癫痫脑电的特色波形有棘波、尖波、棘慢综合波等，国内外的研究者一般采纳小波剖析法、神经网络剖析法对棘波、尖波进行自动检测与展望[2-4]。(2)对睡眠脑电信号的研究。睡眠是一种重要的生理现象，在精神病学上，睡眠分期是最重要的诊断方法之一，而脑电图是研究睡眠的一个特别重要的工具。一些研究者经过剖析睡眠脑电的谱剖析、关系维、复杂度等来差别不同样样睡眠分期[5-7]。(3)对不同样样状态下的思想脑电信号进行剖析。早期的工作主要研究大脑在宁静状态、闭眼状态、睁眼状态下的脑电特色。今后，随着研究的不断深入，人们开始研究大脑听音乐、心算、鉴别图形等高级思想脑电活动，为人类研究大脑的认知功能供应了新的有效手段。对麻醉状态下的脑电信号进行剖析。经过剖析不同样样麻醉深度的脑电信号节律，辅助完成对病人的手术及术后恢复的监护[10]。(5)对痴呆、精神异常、脑拥挤、脑损害、抑郁症等其他脑部疾病的脑电信号进行剖析[11-12]。总之，脑电信号剖析已经浸透到与脑有关的各个领域，更好的认识大脑将为我们供应更好的方法来保护大脑，脑电信号的研究将日益深入。.优选文档二、动向脑电在康复中的应用2.1在认知功能阻截康复中的应用人在不同样样的认知活动中，大脑动力学运动特色不同样样，认知电位也不同样样；患有注意机能弊端、弱智、老年性痴呆、精神分裂症、少儿多动症等认知功能弊端的病人在认知活动时的认知电位和正常人的有很明显的差别。因此经过测得患者认知电位和正常的比较能够评判其认知功能。当前常用来捕捉和剖析与认知活动有关的脑电波主要有40Hz脑电事件有关电位(40HzERPs)、事件有关电位(N100、N200、N270、N300、N400)和认知电位P300(CognitiveEvokedPotentialP300)。目先人类脑计划正在向着全球发展，世界好多国家已将脑的研究作为重点资助领域。脑电信号被以为是大脑皮层活动的结果，与大脑复杂的认知过程有关，可在临床实践中作为大脑认知功能阻截的严重程度、治疗康复奏效、疗效观察、病人预后的客观评定指标。从众多当前的研究能够看出[13-14]，认知研究中广泛地采纳EEG研究方法，一个重要的原因就是脑电(EEG)检测是一种无创的、拥有高时间分辨率的、重视时间上的信息传达和办理的研究方法。EEG包括了大脑皮层神经活动的信息，其中包括着包括思想、感情、精神以及心理等活动的丰富内容，深入研究EEG对于认识认知和思想过程，揭露大脑工作机理拥有重要意义。认知脑电的剖析吸引了国际上好多学者，主若是对不同样样导联、不同样样心理作业的时间系列信号进行办理，利用不同样样认知状态下的能量分布特色来揭露大脑工作机理[15]。脑电图能够先于大脑结构和代谢出现异常从前鉴别出略微脑功能的负向变化。Sitms等[17]的研究已证明，脑电的异常程度与认知功能阻截的程度有关。当前，对于宁静状态下患者某一阶段脑电信号的剖析技术已被广泛应用于痴呆的临床讨论与研究，而且已得出结论，以为拥有认知功能损害患者的脑电活动在宁静状态下低频活动增加，高频活动减少[18-19]。VaDderHiele等[20]研究表示，认知负载状态下，脑电的变化较之宁静状态下更能突显出认知功能阻截的严重程度。国内研究结果显示[21-22]，康复综合治疗对于牢固并部分提高AD、脑血管不测祸者的认知功能。美国哈佛大学的学者以为：当大脑处于a波状态时，能促进灵感，加快资料收集，增强记忆，这一状态又被称为“放松性警备状态”，是理想的学习状态[23]。大量脑科学研究表示[24-26]：a波脑电与人的认知过程亲近有关，如何有效地经过外面刺激引起a波脑电成为认知科学研究的热点问题。[27]a波音乐对提高中学生记忆有踊跃的影响。2.2在脑瘫患儿康复中的应用脑性瘫痪（脑瘫）是小儿神经系统常有的疾病，主要表现为运动功能阻截。重者可并癫、智力低下、视力阻截、听力阻截等。早期发现脑瘫及并发症，对[28]全面判断预后康复有重要意义。有研究表示，智力低下及癫痫的脑瘫患儿AEEG异常率较总异常率高，智能阻截越明显AEEG异常率越高。BAEP是由声刺激引起系统功能。因此BAEP检测不仅可反响脑干听觉功能的发育，而且在必然程度上可反响出整个脑干功能的发育状态［29］。脑瘫种类不同样样，AEEG与BAEP异常率不同样样，有助于临床分型。AEEG与BAEP两者从不同样样的解剖径路发现脑瘫的并发症及判断预后，可为脑瘫的全面康复治疗供应指导。2.3在想象动作中的应用想象动作能够引起脑电信号的特异性变化，对肢体动作的想象能够引起动向脑电信号特色频段功率谱密度的改变，这一现象称之为事件有关去同步化或事件.优选文档有关同步化(EventRelatedDesynchronization／Synchronization，ERD／ERS)。手部想象动作主要在对侧的主运动感觉区的mu节律(10Hz-12Hz)与beta节律(20hz～24hz)处引起ERD现象，即mu节律与beta节律频段的功率谱密度在想象手部动作时降低，部分受试者会引起同侧主运动感觉区的同频段功率谱密度上升ERS现象[30]。ERD与ERS既能够用作思想活动对刺激事件的有效响应标志，又能够在实时脑电办理中作为特色参数定位响应发生的详尽时辰，因此在当前基于动作或想象动作电位的脑计算机接口(braincomputerinterface，BCI)系统设计中经常使用ERD与ERS作为重点性的触发参数[31]。近几年，基于无创EEG信号的脑-机接口技术在运动信息解码的有关研究中获取了打破性进展。2008年，Hammon和Makeig等人经过提取无创EEG信号中的有效特色，在手够及物品的实验过程中成功展望了手的运动方向[32]。Waldert和Preissl等人基于运动EEG和MEG信号研究了有关的解码方法，经过剖析比较不同样样特色的目表记别结果，证了然手的运动方向信息能够从有关的EEG和MEG信号中提取获取[33]。2009年，Bradberry和Gentili等人进行了基于无创EEG信号重建三维空间运动轨迹的研究，依照收集到的EEG信号和真实运动轨迹，建EEG信号和手运动轨迹和速度的解码模型，初步得出运动EEG信号能够解码手的运动学参数等信息的结论[34]。2010年，HYuan和BHe等人研究了手握拳速度与实质EEG信号之间的关系，而且剖析比较了想象运动和真实运动引起的EEG信号的差别[35]。因此，从众多的研究结果中能够获取，经过无创EEG信号解码运动信息是可行的。2.4脑-机接口技术中的应用脑机接口是一种不依赖大脑外周神经与肌肉正常输出通道的控制系统，经过收集和剖析人脑生物电信号，在人脑与计算机或其他电子设备间建立起直接交流和控制的通道，这样人就可以直接经过大脑来表达意愿或控制设备，而不需要语言或肢体的动作[36-37]。研究和发展脑机接口技术能够帮助肌肉萎缩、脊髓损害等神经肌肉方面的患者以及交流阻截者有效地完成对外界交流和控制[38]。从脑电极记录到的电位是对脑部大量神经元活动的反响，低至微伏级，这种电活动的电位随时间的颠簸称为脑电波(EEG)。EEG反响了大脑组织的电活动及大脑的功能状态，脑的复杂活动反响在头皮上的电位活动就是EEG轨迹[39]。所以理论上，人的妄图经过脑电应该能够被探测鉴别出来。BCI的前驱从前指出“在理论上,脑的感觉、运动及认知意识在自觉EEG中应该是可鉴其他”，因此EEG成为BCI研究的首选工具。脑机接口技术是经过信号收集设备从大脑皮层收集脑电信号经过放大、滤波、A/D变换等办理变换为能够被计算机识其他信号，今后对信号进行预办理，提取特色信号，再利用这些特色进行模式鉴别，最后转变成控制外面设备的详尽指令，实现对外面设备的控制。脑-机接口技术是利用虚假现实康复训练平台，由患者在想象运动时的脑电信号作为虚假人运动的控制信号，进而把想象运动与运动功能恢复训练结合在一起[40]。脑-机接口技术为高位截瘫的患者供应了一个特别好的解决方案，即运用脑-机接口技术控制推行电刺激。它经过收集到的脑电现象剖析后直接推行刺激肌肉，达到站立行走的目的，实现患者在功能上恢复的初衷。在医学领域，脑机接口机器人能够帮助肢体阻截患者提高他们的生活质量，如：（1）与周围环境进行交流：BCI机器人能够帮助残疾人使用电脑、拨打电话.优选文档等；（2）控制周围环境：BCI机器人能够帮助残疾人或老年人控制轮椅、家庭电器开关等；（3）运动康复：BCI康复机器人能够帮助残疾人或失去运动能力的老年人进行主动康复训练，BCI护理机器人能够从事基本护理工作，提高残疾人或老年人的生活质量。2.5在脑电生物反响治疗中的应用动向脑电在康复领域还可用于脑电生物反响治疗，大脑活动时会不断地产生一些略微的电信号，脑电反响仪就是将个体觉察不到的脑电活动变换成直观的信号，并让被试者理解这些信号的意义。在被试者体验到这些直观信号与各种心理状态之间的关系后，学习按要求改变这些信号—实质上就是随意控制脑电活动。常用α波和θ波作为反响信息，用声和光等反响号指示α波的出现，用以治疗癫痫发生、抑郁症，以及运动员废弛训练和集中注意力训练等。θ波脑电生物反响，用于治疗神经衰弱、失眠。在精神疾病的治疗中有研究表示，经过生物反响仪的帮助，能够清楚地观察到脑电a值的变化，进而可经过进行有针对性的训练来达到调整自己的心理、生理变化的目的，进而放松身心、快速改进忧愁症状[41]。控制脑电活动的方式也已被考据拥有较好奏效：周为[42]等研究发现，经过增加脑电活动中a波的方式可使广泛性忧愁患者的汉密尔顿忧愁量表、忧愁自评量表得分降低；Suetsugi[43]等研究表示，增强脑电活动中θ波的活动，可有效缓解广泛性忧愁。最新研究证明，定量脑电图引导神经反响技术可使有效治疗强迫症和少儿行为阻截[44]。在神经康复领域中，生物反响主要经过有意识的主动训练，来激活一些原来未被使用的神经通路以取代已经受损的神经通路，主要用于解决中风、脊髓损害、脑瘫等方面问题[45]。三、总结综上所述，随着科技发展动向脑电在康复治疗中的应用远景光明。但是客观地说，当前动向脑电在康复治疗的研究中的作用还有很大的限制性，究其原因主要表此刻无法获取研究需要的足够高的时间分辨率。一方面是由于信号收集系统的限制，使得无法实时地获取更高时间分辨率的信号，这一点随着微电子计算机技术的发展正在渐渐获取解决；另一方面，更重要的是由于计算机对于收集到的大量的实时数据的办理速度还不能够够满足需求。因此如何更好地实时地办理高速率的实时的脑电数据也是需要进一步研究的一个话题。人类大恼职能的复杂性与精密性，人类认知活动的神经系统对人们到此刻是一个未解之谜。随着人们对EEG信号的深入认识，越来越多的研究开始重视信号办理技术在EEG剖析办理中的应用，这种应用已经不仅限制于工程界的研究人员，更多地被医疗、心理学、神经科学领域的研究人员重视和采纳。从以上的研究现状能够看出，多种研究方式的共同作用是认知研究的必行之路。研究者需要一个高度跨学科的、多层次的理论研究，需要心理学、医学、计算机科学以及神经科学等多方合作，才可能在认知科学的研究之路上获取更大的进步。参照文件：徐朝辉，元小冬，申健，等.脑卒中患者急性期康复过程中神经功能和脑电生理的变化[J].现代电生理学杂志,2006,13(2)：77-82.KalayciT,OzdamarO.WaveletPreprocessingforAutomatedNeuralNetworkDetectionofEEGSpikes[J].IEEEEngineeringinMedicineandBiologyMagazine,1995,14(2):160-166..优选文档张彤、杨福生、唐庆玉.脑电中癫痫波的自动检测与分类－一种分层次、多方法整合的路子[J].中国生物医学工程学报,1998,17(1):1-11.L.Diambra,A.Capurro,A.Plastino.Neuralnetworksthatlearnhowtodetectepilepticspikes[J].PhysicsLettersA,1998,241(1):61-66.[5]AkgulT,MinguiSun,SclahassiRJ,etal.CharacterizationofSleepSpindlesUsingHigherOrderStatisticsandSpectra[J].IEEETransactionsOnBiomedicalEngineering,2000,47(8):997–1009.[6]J.Fell,J.R?schke,K.MannandC.Schaffner.Discriminationofsleepstages:acomparisonbetweenspectralandnonlinearEEGmeasures.Electroencephalogr[J].Clin.Neurophysiol,1996,98(5):401-410.钟凌惠.EEG特色及睡眠分期研究[D].山东:山东大学,2005.沈民奋,沈凤麟,许崇涛,朱国平.不同样样状态下脑电信号的双谱剖析[J].生物物理学报,1998,14(1):51-56.[9]StamCJ,Van-WoerkomTC,PritchardWS.Useofnon-linearEEGmeasurestocharacterizeEEGchangesduringmentalactivity[J].ElectroencephalographyandClinicalNeurophysiology,1996,99(3):214-224.[10]SebelPS,LangE,RampilIJetal.Amulticenterstudyofbispectralelectroencephalogramanalysisformonitoringanesthesiaeffect[J].AnesthAnalg,1997,84:891-899.DanielAbasolo,RobertoHomero,PedroEspino,AlonsoAlonso,RamondelaRosa.ElectroencephalogramanalysiswithapproximateentropytohelpinthediagnosisofAlzeimer’sdisease[C].In:Procofthe4thAnnualIEEEConfonInformationTechnologyApplicationsinBiomedicine,UK,2003:222-225.[12]R.Bellotti,F.DeCarlo,M.deTommaso,M.Lucente.ClassificationofspontaneousEEGsignalsinmigraine[J].PhysicaA,2007,382:549–556.姚力．揭露大脑奇异：脑功能成像信息办理和高级认知功能的研究．《科技日报》2003年12月12日(http：//www．stdaily．com/)分项计划一：人脑认知功能之造影研究．http：//www．ym．edu．tw/excellence/HBP唐荣华，何池忠，方思羽，等．Ahheimer’s病患者认知功能与脑电活动及脑萎缩的有关性研究．卒中及神经疾病，2001，8(5)：266-269.[16]GiannakopoulosP，MissonnierP，KovariE，eta1．Eleetmphysiologicalmarkersofrapidcognitivedeclineinmildcognitiveimpairment．FrontNeurolNeumeci，2009，24：39-46．[17]SimtsLL，LiedorpM，KoeneT，etal．EEGabnormalitiesBMassociatedwithdifferentcognitiveprofilesinAlzheimer’sdisease．DementGeriatrCogaDisord．2011．31：1-6．[18]LiedorpM，HoogervorstEL，SchehensP，eta1．AssociationsbetweenpatternsofEEGabnormalitiesanddiagnosisinalargemenorycliniccohort．DementGeriatrCognDisord，2009，27：18-23．[19]BakerM，AkrofiK，SchifferR.eta1．EEGpatternsinmildcognitiveimpairmentpatients．OpenNeuroimagJ，2008，2：52-55．.优选文档[20]vanderHieleK，VeinAA，KramerCG，eta1．MemoryactivationenhancesEEGabnormalityinmildcognitiveimpairment．NeurobiolAging，2007，28：1-9．于洋，张惠红，姚宏,eta1．康复综合治疗对阿尔茨海默病患者脑电特色影响的研究.中华老年心脑血管病杂志,2014,16,5:514-517.王琰萍,张晓玲,朱敏初,etal．认知康复训练对急性脑梗死后认知功能障碍患者脑电特色的影响.中华物理学及康复杂志.2012,34,6:453-455.郭进，卫晓妮．脑电图应用的研究进展[J]．陕西师范大学连续教育学报，2007，24(2)：122-124．[24]FrancescaI，Cavallaro，ImmacolataCacace，etal．HypontizabilityrelatedEEGalphaandthetaactivitiesduringvisualandsomestheticimageries[J]．NeuroscienceLetters，2010，470(1)：13-18．[25]Rony-ReuvenNir，AlonSinal，EinatRaz，eta1．PainassessmentbycontinuousEEG：Associationbetweensubjectiveperceptionoftonicpainandpeakfrequencyofalphaoscillationsduringstimulationandatrest[J]．BrainResearch，2010，1344：77-86．[26]BenediktZoefel，ReneJ．Huster，ChristophS．HerrmanrLNeurofeedbacktrainingoftheupperalphafrequencybandinEEGimprovescognitiveperformance[J]．Neuroimage，2011。54(2)：1427-1431．李洁，安博，崔玮．a脑电波音乐对中学生记忆的改进作用[J]．中国心理卫生杂志，2012，26(4)：283—286．[28］谭春英，谭玉明，李冲，等.脑性瘫痪患儿的临床种类与动向脑电图剖析［J］.合用儿科临床杂志ShiyongErkeLinchuangZazhi，2004，19（7）：582-583.[29］蒋泽栋，刘湘云.引起电位在儿科临床中的应用［J］.合用儿科临床杂志ShiyongErkeLinchuangZazhi，1987，2（6）：308-309.[30]FlorianG,PfurtschellerG.DynamicspectralanalysisofeventrelatedEEGdata[J].ElectroencephclinNeurophysiol.1995,95:393-396.万柏坤，高扬，赵丽，等，脑-机接口：大脑对外信息交流的新路子[J]，外国医学生物医学工程分册，2005，28(1)：4-9．[32]HammonPS,MakeigS,PoiznerH,etal.PredictingreachingtargetsfromhumanEEG.SignalProcessingMagazine,IEEE,2008,25(1):69-77.[33]WaldertS,PreisslH,DemandtE,etal.HandmovementdirectiondecodedfromMEGandEEG.TheJournalofneuroscience,2008,28(4):1000-1008.[34]BradberryTJ,GentiliRJ,Contreras-VidalJL.Decodingthree-dimensionalhandkinematicsfromelectroencephalographicsignals[C]//EngineeringinMedicineandBiologySociety,2009.EMBC2009.AnnualInternationalConferenceoftheIEEE.IEEE,2009:5010-5013.YuanH,PerdoniC,HeB.DecodingspeedofimaginedhandmovementfromEEG[C]//EngineeringinMedicineandBiologySociety(EMBC),2010AnnualInternationalConferenceoftheIEEE.IEEE,2010:142-145.Schal