CN116746880B - 一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置 - Google Patents
一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置Info
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Abstract
本发明公开了一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，利用脑电采集系统获取真刺激、假刺激后睡眠的脑电和眼电数据，利用独立成分分析算法对采集的数据进行预处理滤除信号中的伪迹，利用脑电源成像计算神经活动分布并提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列，利用YASA算法对睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电数据进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差，建立刺激参数与睡眠效率之差之间的关联模型。装置包括数据采集模块和处理模块。本发明为睡眠调制疗效的评估提供了科学依据，对刺激参数的最优选择具有重大意义，能够提升睡眠调制的疗效。
Description
技术领域
本发明涉及睡眠调制疗效评估技术领域，尤其是一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置。
背景技术
治疗失眠通常包括诱导睡眠的药物，以及对失眠的认知行为疗法。催眠药治疗失眠有依赖的风险和潜在的副作用，如头痛、恶心和短期健忘。并且认知行为疗法只对部分患者有效。所以非侵入式物理调制是一种用来调制睡眠、提高睡眠效率的有前景的方法，其中经皮电刺激因为价格低廉、便于操作、安全有效，值得深入研究和推广。
虽然目前已经发现了经皮电刺激调制睡眠的部分有效刺激参数，但是刺激参数的选取是依据经验，不同刺激参数(电流强度、刺激部位、持续时间、刺激频率等)是如何影响睡眠调制效果仍不明确，尚无法确定最佳刺激参数。此外，大部分经皮电刺激调控睡眠的疗效都是通过治疗前后相关量表的评分改变来进行评估。这种带有主观感受的量表评估方式会造成一定的偏差，同时导致刺激参数与行为效应之间的脱节。因此，需要一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，能够用来评估经皮电刺激调制睡眠的效果，能够对睡眠调制的刺激参数的选取具有重要的指导意义。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估方法，包括如下步骤：
步骤1、使用脑电采集系统，采集真刺激、假刺激30分钟后的睡眠脑电和眼电数据60分钟；
步骤2、对步骤1采集到的脑电、眼电数据进行预处理：降采样、陷波滤除工频及谐波干扰，并利用独立成分分析去除伪迹干扰；
步骤3、对步骤2预处理后的脑电数据反向推算出估计的脑内神经活动源的位置、方向和强度信息；
步骤4、提取步骤3所计算的神经活动源中睡眠相关皮层脑电源的时间序列；
步骤5、利用YASA算法对步骤4所提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电信号进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差；
步骤6、通过数据拟合，建立睡眠效率之差与刺激参数之间的关联模型；
步骤7、基于步骤6得到的模型对刺激参数进行睡眠调制疗效评估。
优选的，步骤1中，脑电采集系统包括256导Ag/AgCl电极帽、4个集成双极导线、256导放大器和数据线，其中电极分布的位置符合国际10-20系统，双极导线用于测量垂直和水平眼电，数据线连接放大器和记录电脑。
优选的，步骤1中，采集真刺激、假刺激30分钟后的睡眠脑电和眼电数据60分钟具体包括如下步骤：
步骤11、选择头围大小合适的脑电帽；
步骤12、用磨砂膏处理双侧乳突电极下的皮肤；
步骤13、正确佩戴电极帽、粘贴眼电电极；
步骤14、注射导电膏，先注射接地电极和参考电极，然后注射其他电极；
步骤15、注射完全部通道后，待导电膏沉降一段时间，阻抗降至5kΩ后，同步采集脑电和眼电数据。
优选的，步骤2中，对步骤1采集到的脑电、眼电数据进行预处理具体包括如下步骤：
步骤21、把信号降采样到250Hz；
步骤22、采用巴特沃斯滤波器滤除50Hz工频及谐波干扰；
步骤23、采用独立成分分析分别去除脑电信号中的眼电、心电伪迹及眼电信号中的眨眼伪迹。
优选的，步骤3中，对步骤2预处理后的脑电数据反向推算出估计的脑内神经活动源的位置、方向和强度信息具体包括如下步骤：
步骤31、采用边界元素法解决脑电正问题；
步骤32、采用最小范数成像的方法解决脑电逆问题，通过引入源协方差形式的正则项来解决逆问题的高欠定性。
优选的，步骤4中，睡眠相关脑区是额叶、枕叶、顶叶及中央区，采用的脑图谱是DesikanAtlas。
优选的，步骤5中，利用YASA算法对步骤4所提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电信号进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差具体包括如下步骤：
步骤51、读取溯源后，睡眠相关皮层(额叶、枕叶、顶叶及中央区)脑电源的时间序列；
步骤52、选取睡眠脑区与眼电通道，提取特征指标进行分析，获取睡眠转换概率矩阵与睡眠阶段预测结果；特征指标按重要性排序为EOG绝对功率、EEG Petrosian分形维数、EEG绝对功率、EEG Beta功率、EEG快速Delta功率、EEG Delta/Beta功率比、EEG排列熵、EOGPetrosian分形维数；
步骤53、使用步骤52中计算出的睡眠转换概率矩阵与睡眠阶段预测结果，计算睡眠时间占比：
优选的，步骤6中，通过数据拟合，建立睡眠效率之差与刺激参数之间的关联模型具体包括如下步骤：
步骤61、收集数据，收集计算的真刺激与假刺激睡眠效率之差数据(y)和刺激参数(刺激强度：x1、刺激时间：x2、刺激频率：x3)数据；
步骤62、绘制数据，使用散点图绘制数据，y轴为睡眠效率之差，x轴分别为刺激强度、刺激时间和刺激频率。通过刺激强度-睡眠效率之差、刺激时间-睡眠效率之差、刺激频率之差-睡眠效率的散点图，确定睡眠效率之差与刺激强度、刺激时间和刺激频率之间的关系呈现曲线，满足线性；
步骤63、通过拟合值绘制残差来检查同方差性。残差的方差在拟合值范围内保持不变，满足同方差性；
步骤64、通过正态概率图绘制残差来检查正态性。残差呈正态分布，满足正态性假设；
步骤65、通过根据数据顺序检查残差图来检查残差的独立性。残差中没有可辨别的模式，满足独立性假设；
步骤66、构建模型：y＝0.56–0.43x1+1.23x2-1.25x3-0.15x12+1.03x22+0.93x32+0.91x1x2–0.36x1x3+0.12x2x3。
优选的，步骤7中，根据需求设计不同的刺激参数，根据已经构建的模型和设计的刺激参数，预测不同刺激参数下，睡眠效率的变化。
相应的，一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，包括：数据采集模块，用于获取经皮电刺激真刺激、假刺激30分钟后睡眠的脑电及眼电数据60分钟，对其进行预处理：降采样至250Hz、巴特沃兹陷波滤波器滤除工频及谐波干扰，并利用独立成分分析去除脑电信号中的眼电、心电伪迹干扰及眼电信号中的眨眼伪迹；
处理模块，采用边界元素法解决脑电正问题，采用的脑模型是Colin 27；采用最小范数成像的方法求解脑电逆问题，其中正则项是从休息状态脑电数据中计算出的源协方差；提取睡眠相关脑区额叶、枕叶、顶叶及中央区脑电源的时间序列，采用的脑图谱是DesikanAtlas；利用YASA算法对所提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电信号进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差；根据睡眠效率对所述刺激参数的睡眠调制疗效就行评估。
本发明的有益效果为：本发明有助于评估刺激参数对睡眠调制的影响，为刺激参数的选择提供了理论依据和计算模型，筛选的刺激参数更加有效地提高睡眠效率。
附图说明
图1为本发明睡眠调制的实验范式示意图。
图2为本发明的方法流程示意图。
图3为本发明对数据进行处理的流程示意图。
图4为本发明脑电源成像及睡眠相关脑区选取的流程示意图。
图5为本发明的电子装置的模块示意图。
图6为本发明搭建的采集系统及睡眠疗效实时评估系统图。
具体实施方式
一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估方法，包括如下步骤：
步骤1、使用脑电采集系统，采集真刺激、假刺激30分钟后的睡眠脑电和眼电数据60分钟；
步骤2、对步骤1采集到的脑电和眼电数据进行预处理：降采样、陷波滤除工频及谐波干扰，并利用独立成分分析去除伪迹干扰；
步骤3、对步骤2预处理后的脑电数据反向推算出估计的脑内神经活动源的位置、方向和强度信息；
步骤4、提取步骤3所计算的神经活动源中睡眠相关皮层的时间序列；
步骤5、利用YASA算法对步骤4所提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电信号进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差；
步骤6、通过数据拟合，建立睡眠效率之差与刺激参数之间的关联模型；
步骤7、基于步骤6得到的模型对刺激参数进行睡眠调制疗效评估。
如如图1所示，是经皮电刺激睡眠调制的实验范式，经皮电刺激假刺激和经皮电刺激真刺激分别刺激30分钟后，让被试放松自然入睡，同时记录脑电信号60分钟。对于真刺激包括60个重复的以下阶段：1个20秒的刺激阶段和1个10秒的刺激关闭阶段。对于假刺激，刺激持续1分钟，其余29分钟均未进行电刺激。刺激的电流强度低于感知的阈值。
如图2所示，是本发明整体算法流程示意图，主要包括脑电和眼电数据采集、预处理、脑电源成像、提取睡眠相关皮层神经源的时间序列和眼电信号、睡眠分期、计算睡眠效率、建立刺激参数与睡眠效率之间的关联模型几个步骤。
脑电数据采集主要有以下几个步骤：
(1)脑电数据采集前，先选择头围大小合适的脑电帽；
(2)用磨砂膏处理双侧乳突电极下的皮肤，降低阻抗，使极片能更清晰的捕捉脑电信号；
(3)正确佩戴电极帽，Cz电极在头的最中央，鼻尖和眉心在中央线上；
(4)用医用胶带粘贴眼电电极，水平眼电贴在眉毛下面两指，离外眼角大概1cm的位置，垂直眼电贴在距离下眼睑2cm的位置；
(5)注射导电膏，将注射器的针头以45度角缓慢地伸进电极，注射5毫升左右的导电膏，针头绕着电极旋转一周，让导电膏分布均匀。先注射接地电极和参考电极，然后注射其他电极；
(6)所有电极通道注射后，等待导电膏沉降一段时间，阻抗降至5kΩ后采集脑电数据，采用频率设置为1000Hz。
对脑电和眼电信号进行预处理方法包括：降采样到250Hz；采用巴特沃斯滤波器滤除50Hz工频及谐波干扰；采用独立成分分析去除脑电信号中的眼电、心电伪迹以及眼电信号中的眨眼伪迹。
脑电源成像：
脑电源成像用来将电极采到的电位投影到大脑皮质，计算公式：
L＝TH+N
其中T是导频场矩阵，N是噪声矩阵，L是电极记录的头皮电位，H是皮质脑电源的密度。
首先，采用边界元素法解决脑电正问题，其中构建的脑模型是Colin 27。
从休息状态的脑电数据中估计计算出协方差矩阵，通过采用最小范式成像、引入协方差矩阵来求解脑电逆问题，公式包括：
其中X是协方差矩阵，Z是权重矩阵。
脑电源成像后，提取额叶、枕叶、顶叶及中央区这几个睡眠相关皮层神经源的时间序列和眼电数据，采用YASA算法进行睡眠分期，计算睡眠效率，构建刺激参数与睡眠效率之间的关联模型。
图3为本发明对数据进行处理的流程图，将经皮电刺激真刺激、假刺激后睡眠原始脑电和眼电数据进行降采样，每隔4个点取一个。采用8阶巴特沃斯无限脉冲响应滤波器，其中心频率为50Hz，以去除工频干扰。
图4为本发明的脑电源成像及睡眠相关皮层选取的流程图，具体为：创建采集电极位置的3D坐标，并与Colin 27头部体积共配准。采用边界元法方法进行Colin 27头部体积分割。在源空间局限于灰质的情况下，计算导频场矩阵。应用最小范数成像的方法解决脑电逆问题，通过引入源协方差形式的正则项来解决逆问题的高欠定性。构建DesikanAtlas，通过感兴趣脑区滤波器选取睡眠相关的皮层：额叶、枕叶、顶叶及中央区。
图5为本发明的电子装置的模块示意图，所述装置500包括：数据采集模块501，用于采集真、假刺激后脑电信号；处理模块502，用于对采集的脑电数据进行预处理、脑电溯源成像、提取睡眠相关皮层神经源的时间序列、对所提取睡眠相关皮层神经源的时间序列和眼电信号进行睡眠分期并计算真、假刺激后睡眠效率之差。
图6为本方明搭建的采集系统及睡眠疗效实时评估系统图，具体为：搭建一套基于EEG的采集系统，系统包含了EEG传感器，EOG传感器，接口与控制盒模块及软件控制界面，在数据采集的同时实时可视化睡眠效率和脑区激活程度，实现睡眠疗效的实时评估。
Claims (9)
1.一种基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，包括：数据采集模块，通过脑电采集系统采集真刺激、假刺激30分钟后的睡眠脑电和眼电数据60分钟，对其进行预处理：降采样、陷波滤除工频及谐波干扰，并利用独立成分分析去除伪迹干扰；
处理模块，对预处理后的脑电数据反向推算出估计的脑内神经活动源的位置、方向和强度信息，提取所计算的神经活动源中睡眠相关皮层脑电源的时间序列，利用YASA算法对所提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电数据进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差，通过数据拟合，建立睡眠效率之差与刺激参数之间的关联模型，基于得到的模型对刺激参数进行睡眠调制疗效评估。
2.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，脑电采集系统包括256导Ag/AgCl电极帽、4个集成双极导线、256导放大器和数据线，其中电极分布的位置符合国际10-20系统，双极导线用于测量垂直和水平眼电，数据线连接放大器和记录电脑。
3.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，采集真刺激、假刺激30分钟后的睡眠脑电和眼电数据60分钟具体包括如下步骤：
步骤11、选择头围大小合适的脑电帽；
步骤12、用磨砂膏处理双侧乳突电极下的皮肤；
步骤13、正确佩戴电极帽、粘贴眼电电极；
步骤14、注射导电膏，先注射接地电极和参考电极，然后注射其他电极；
步骤15、注射完全部通道后，待导电膏沉降一段时间，阻抗降至5kΩ后，同步采集脑电和眼电数据。
4.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，对采集到的脑电和眼电数据进行预处理具体包括如下步骤：
步骤21、把信号降采样到250Hz；
步骤22、采用巴特沃斯滤波器滤除50Hz工频及谐波干扰；
步骤23、采用独立成分分析分别去除脑电信号中的眼电、心电伪迹及眼电信号中的眨眼伪迹。
5.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，对预处理后的脑电数据反向推算出估计的脑内神经活动源的位置、方向和强度信息具体包括如下步骤：
步骤31、采用边界元素法解决脑电正问题；
步骤32、采用最小范数成像的方法解决脑电逆问题，通过引入源协方差形式的正则项来解决逆问题的高欠定性。
6.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，睡眠相关脑区是额叶、枕叶、顶叶及中央区，采用的脑图谱是DesikanAtlas。
7.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，利用YASA算法对所提取睡眠相关皮层脑电源的时间序列及眼电数据进行睡眠分期，并计算真刺激、假刺激后睡眠效率之差具体包括如下步骤：
步骤51、读取溯源后，睡眠相关皮层脑电源的时间序列；
步骤52、选取睡眠脑区与眼电通道，提取特征指标进行分析，获取睡眠转换概率矩阵与睡眠阶段预测结果；特征指标按重要性排序为EOG绝对功率、EEG Petrosian分形维数、EEG绝对功率、EEG Beta功率、EEG快速Delta功率、EEG Delta/Beta功率比、EEG排列熵、EOGPetrosian分形维数；
步骤53、使用步骤52中计算出的睡眠转换概率矩阵与睡眠阶段预测结果，计算睡眠时间占比：
8.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，通过数据拟合，建立睡眠效率之差与刺激参数之间的关联模型具体包括如下步骤：
步骤61、收集数据，收集计算的真刺激与假刺激睡眠效率之差数据y和刺激参数数据，刺激参数为刺激强度：x1、刺激时间：x2、刺激频率：x3；
步骤62、绘制数据，使用散点图绘制数据，y轴为睡眠效率之差，x轴分别为刺激强度、刺激时间和刺激频率；通过刺激强度-睡眠效率之差、刺激时间-睡眠效率之差、刺激频率之差-睡眠效率的散点图，确定睡眠效率之差与刺激强度、刺激时间和刺激频率之间的关系呈现曲线，满足线性；
步骤63、通过拟合值绘制残差来检查同方差性；残差的方差在拟合值范围内保持不变，满足同方差性；
步骤64、通过正态概率图绘制残差来检查正态性；残差呈正态分布，满足正态性假设；
步骤65、通过根据数据顺序检查残差图来检查残差的独立性；残差中没有可辨别的模式，满足独立性假设；
步骤66、构建模型：y＝0.56–0.43x1+1.23x2-1.25x3-0.15x12+1.03x22+0.93x32+0.91x1x2–0.36x1x3+0.12x2x3。
9.如权利要求1所述的基于大脑皮质脑电源的刺激参数调制睡眠疗效评估装置，其特征在于，根据需求设计不同的刺激参数，根据已经构建的模型和设计的刺激参数，预测不同刺激参数下，睡眠效率的变化。
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Publications (2)
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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| US10786676B2 (en) * | 2016-10-21 | 2020-09-29 | Regents Of The University Of Minnesota | Deep brain stimulation system and method with multi-modal, multi-symptom neuromodulation |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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