基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法

1.本发明涉及生物电信号处理技术领域，具体指一种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法。


背景技术：

2.脑卒中是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病。调查显示，城乡合计脑卒中已成为我国第一位死亡原因，也是中国成年人残疾的首要原因。所以探究脑卒中的康复治疗具有重要意义。
3.脑卒中患者发病后最常见的症状是无法正常独立运动，由于脑卒中真正产生病变的区域在脑部，所以有很多研究认为卒中后的运动功能障碍是因为正常的神经功能被破坏而导致的，因此，患者的康复过程就是建立一个新的神经回路，这意味着脑卒中患者的功能恢复与神经可塑性有关。神经可塑性被定义为脑损伤后通过学习或康复来重新恢复大脑结构和功能的能力。这是一个动态的过程，涉及到大脑结构和细胞核的数量、各种功能以及各种相互作用的变化。所有脑卒中患者的脑损伤都会自发产生神经重塑改变，但这些微弱的改变不足以产生显著的功能恢复。脑卒中患者运动障碍的传统神经康复治疗，如物理疗法和强迫诱导运动疗法，是基于刺激瘫痪肢体使用的技术。其基本原理是通过反复、积极的运动诱导皮质神经可塑性，从而提高脑卒中患者的运动能力。然而，患病后，患者的剩余运动功能太低，很可能无法进行一些适当运动。在这些情况下，这种运动所诱导的神经可塑性可能是极其有限的。所以，除了运动训练之外，还需要额外的策略来增强运动区的神经可塑性。虽然针刺对脑功能的具体治疗机制尚不十分明确，但一些研究表明针刺可以对中枢神经系统和大脑区域产生实质性的反应，并对神经元回路产生重大影响。而且，将针刺作为脑卒中患者的运动功能康复的辅助疗法已经在临床上得到了广泛的验证，所以将针刺引入到脑卒中的治疗是一个不错的治疗方法。
4.当下普遍认为针刺疗法是通过诱导电信号和化学信号来达到治疗效果的，因此，分析和研究针刺诱导的神经电信号，探讨其传递和功能过程是可行的。脑电图反映了大脑中神经元的活动情况，具有时间分辨率高的优点。它很容易收集，而且是一种非侵入性的收集方式，不会增加对患者的损害。因此，研究探索脑电信号对探究针刺疗法对患者的治疗效果有一定意义。
5.由于脑电信号的非线性特点，使用传统的线性脑电分析方法并不能完整地刻画脑电信号特性。人类的大脑是一个多维度的动态系统，神经元活动代表了其动态特性，而非线性动力分析恰好侧重于揭示复杂系统中动力特性的变化，因此使用非线性动力学理论衍生的方法来捕捉神经元活动是最合适不过的。脑电信号的复杂度被认为是脑电信号最重要的一个非线性特征，在脑电图分析中，复杂度衡量了信号片段中信息的容量，可以反映神经元的潜在活跃性。事实上并没有一种精准的概念去描述复杂度，但是时间序列的动态复杂度已经得到了广泛研究，熵就是一种很好的刻画系统不规则特性的指标。所以，可以利用熵去描述脑点信号的特点。
6.目前有一些指标去描述脑电信号的复杂特征。如近似熵的值表示的是时间序列中新模式产生的概率，其值越大，复杂度也就越高，反之则复杂度越低。以往的研究结果表明，无论是平稳信号还是非平稳信号，都可以用近似熵来衡量其序列复杂度，因此利用近似熵来分析脑电数据也是适用的。但近似熵计算值会带来偏差，这种偏差主要表现在一定程度的偏差会导致近似熵难以观测出微小的复杂度变化以及对于短记录来说，实验结果一般会低于理论预期值。
7.因此，本发明提出一种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法，对于反应患者的康复状况具有一定的意义。


技术实现要素：

8.本发明针对上述技术问题，提出一种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法，对接受针刺治疗和未接受针刺治疗的缺血性脑卒中患者握拳时脑电信号进行分阶段采集，通过对比分析不同治疗方案的脑卒中患者不同阶段的脑电样本熵来发现针刺对于脑卒中患者大脑神经元活跃度的影响，最后分析得到脑卒中患者的运动功能康复影响效果。
9.为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
10.一种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法，包括如下步骤：
11.s1、采集信号，分阶段采集接受针刺治疗和未接受针刺治疗的脑卒中患者脑电信号；
12.s2、脑电信号预处理；
13.s3、计算样本熵，计算完成预处理的脑电信号的脑电样本熵；
14.s4、康复评估，对比分析样本熵得到针刺对脑卒中患者大脑神经元活跃度的影响。
15.作为优选，所述步骤s1中，分针刺治疗前、针刺治疗1个月、针刺治疗2个月三个阶段采集脑卒中患者的脑电信号，采集脑电信号的采样频率为800hz。
16.作为优选，所述步骤s1中，采集脑电信号包括fp1、fp2、fz、f3、f4、f7、f8、cz、c3、c4、t7、t8、pz、p3、p4、p7、p8、o1和o2这19个脑电通道。
17.作为优选，所述脑电信号预处理的方法包括：
18.s2-1、采用独立分量分析保留脑电信号的有效数据信息，消除那些嵌入在脑电信号的高频伪影；
19.s2-2、对脑电信号进行0.5-60hz的带通滤波；
20.s2-3、使用固定滞后卡尔曼平滑器滤除脑电信号的50hz电源频率。
21.作为优选，所述步骤s2-1中，独立分量分析方法为：
22.信号源s和混合矩阵a线性混合后得到了n维观测信号x
23.s＝[s1,s2,
…
sm]
t
[0024]
x＝[x1,x2,
…
xn]
t
[0025]
x＝a*s
[0026]
其中各个源信号si，(i＝1,2,
…
,m)之间相互独立且都是具有零均值的平稳信号，a是m
×
n维的混合矩阵，ica的核心就是在混合矩阵和源信号都未知的条件下找到线性变换分离矩阵w，使得输出信号u是一个逼近源信号的信号，u的计算公式为：
[0027]
u＝wx＝was
[0028]
对于分离后的独立变量可以使用阈值处理，将伪影的分量设置为0，之后再进行重构就得到去除伪影的脑电信号。
[0029]
作为优选，所述步骤s3中样本熵的计算方法如下：
[0030]
s3-1、预处理完的脑电信号时间序列是一个长度为n的离散时间序列，为：u(1),u(2),...,u(n)，时间序列中每个值的时间间隔都相等；
[0031]
s3-2、给定两个参数m和r，分别表示为已预处理脑电信号的嵌入维度以及相似容限，其中m为整数，r为正实数；
[0032]
s3-3、将脑电时间序列u(1),u(2),...,u(n)按序组成一个m维向量：
[0033]
x(i)＝[u(i),u(i+1),...,u(i+m-1)],1≤i≤n-m+1
[0034]
s3-4、定义不同脑电向量x(i)和向量x(j)之间的距离为d[x(i),x(j)]，则：
[0035]
d[x(i),x(j)]＝max|x(i+k)-x(j+k)|
[0036]
其中，1≤k≤m-1，1≤i,j≤n-m，i≠j，
[0037]
s3-5、对于每一个1≤i≤n-m，给定一个相似容限r，计算d[x(i),x(j)]＜r的数目和n-m-1的比值b
im
(r)，
[0038][0039]
其中，1≤j≤n-m，i≠j。
[0040]
s3-6、再求b
im
(r)对所有i的平均值，
[0041][0042]
s3-7、再将维数换成m+1，重复以上所有步骤，即可得到b
im+1
(r)以及b
m+1
(r)，
[0043][0044][0045]
s3-8、则预处理完的脑电信号的样本熵为：
[0046][0047]
上述表达式在真实计算中n不会取到∞，因此当n是一个有限的值时，
[0048]
sampen(m,r,n)＝-ln[b
m+1
(r)/bm(r)]
[0049]
嵌入维数m是窗口长度，相似容限r是有效阈值。
[0050]
作为优选，所述步骤s3中，嵌入维数m＝2，相似容限r＝0.25sd，其中sd表示数据标准差。
[0051]
作为优选，所述步骤s4包括如下子步骤：
[0052]
s4-1、通过得到的样本熵得到针刺组和对照组的平均脑电样本熵脑地形图；
[0053]
s4-2、分析平均脑电样本熵脑地形图和脑电样本熵数据，得到对照组和针刺组组内随着治疗时间的增加，大脑神经元活跃度的变化，随后得到针刺组患者的康复情况；
[0054]
s4-3、分析平均脑电样本熵脑地形图和脑电样本熵数据，对比同一治疗时间对照组和针刺组患者的大脑神经元活跃度的情况，得到患者的康复情况，最后体现针刺康复治
疗手段较常规治疗方式的优越性。
[0055]
本发明具有以下的特点和有益效果：
[0056]
采用上述技术方案，使用样本熵分别对预处理过的针刺组和对照组受试者的脑电信号进行了复杂度分析，然后对两组所有受试者的脑电样本熵进行平均对比。样本熵也是一种时间序列复杂度的衡量指标，它是对近似熵的改进。样本熵的提出很好的弥补了近似熵具有自匹配偏差的缺陷，除了能够消除偏差外，样本熵的计算效率也得到了极大提升。这种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法为患者的康复治疗提供了新的视角，为进一步探索康复过程中的神经功能评价方法提供了依据。
附图说明
[0057]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0058]
图1为本发明的实施流程图。
[0059]
图2为样本熵脑地形图。
具体实施方式
[0060]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0061]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0062]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0063]
本发明提供了一种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0064]
s1、采集信号，分阶段采集接受针刺治疗和未接受针刺治疗的脑卒中患者脑电信号。
[0065]
具体的，本实施例中根据受试者的挑选标准最终选定了12名左侧肢体偏瘫的患者(男性8名，女性4名)作为实验受试者。12名受试者最终被分为两组，每组各6人。第一组为对
照组，受试者仅接受常规康复治疗。第二组为针刺组，受试者除了接受对照组的常规脑卒中康复治疗外还接受了针刺治疗，针刺治疗在常规康复治疗之前进行，每天进行1次，每次治疗时间大约为30分钟。分别采集了2组患者在治疗前、治疗1个月和治疗2个月三个阶段的握拳时脑电同步数据。并且以800hz的采样频率分别采集缺血性脑卒中患者在做握拳时的脑电信号。
[0066]
采集期间，要求在所有电极阻抗都小于15kω后开始采集，采集的脑电信号包括fp1、fp2、fz、f3、f4、f7、f8、cz、c3、c4、t7、t8、pz、p3、p4、p7、p8、o1和o2这19个脑电通道。
[0067]
s2、脑电信号预处理，包括如下步骤：
[0068]
s2-1、采用独立分量分析保留脑电信号的有效数据信息，消除那些嵌入在脑电信号的高频伪影。
[0069]
具体的，独立分量分析方法为：
[0070]
信号源s和混合矩阵a线性混合后得到了n维观测信号x
[0071]
s＝[s1,s2,
…
sm]
t
[0072]
x＝[x1,x2,
…
xn]
t
[0073]
x＝a*s
[0074]
其中各个源信号si，(i＝1,2,
…
,m)之间相互独立且都是具有零均值的平稳信号，a是m
×
n维的混合矩阵，ica的核心就是在混合矩阵和源信号都未知的条件下找到线性变换分离矩阵w，使得输出信号u是一个逼近源信号的信号，u的计算公式为：
[0075]
u＝wx＝was
[0076]
对于分离后的独立变量可以使用阈值处理，将伪影的分量设置为0，之后再进行重构就得到去除伪影的脑电信号。
[0077]
s2-2、对脑电信号进行0.5-60hz的带通滤波，可以理解的，该步骤通过带通滤波器滤除0.5-60hz以外的其他信号，从而消除其他信号的干扰和噪声。
[0078]
s2-3、使用固定滞后卡尔曼平滑器滤除脑电信号的50hz电源频率。
[0079]
可以想到的，该步骤通过固定滞后卡尔曼平滑器滤除50hz以外的其他信号，只留下50hz的电源频率，从而消除其他信号的干扰和噪声。
[0080]
需要说明的是，带通滤波器和固定滞后卡尔曼平滑器的应用均是常规技术手段，因此本实施例中不对其进行具体的描述。
[0081]
s3、计算样本熵，计算完成预处理的脑电信号的脑电样本熵，使用样本熵作为分析脑电信号复杂度的方法，得到预处理完成的脑电信号的样本熵。
[0082]
具体的，样本熵的计算方法如下：
[0083]
s3-1、预处理完的脑电信号时间序列是一个长度为n的离散时间序列，为：u(1),u(2),...,u(n)，时间序列中每个值的时间间隔都相等；
[0084]
s3-2、给定两个参数m和r，分别表示为已预处理脑电信号的嵌入维度以及相似容限，其中m为整数，r为正实数；
[0085]
s3-3、将脑电时间序列u(1),u(2),...,u(n)按序组成一个m维向量：
[0086]
x(i)＝[u(i),u(i+1),...,u(i+m-1)],1≤i≤n-m+1
[0087]
s3-4、定义不同脑电向量x(i)和向量x(j)之间的距离为d[x(i),x(j)]，则：
[0088]
d[x(i),x(j)]＝max|x(i+k)-x(j+k)|
[0089]
其中，1≤k≤m-1，1≤i,j≤n-m，i≠j，
[0090]
s3-5、对于每一个1≤i≤n-m，给定一个相似容限r，计算d[x(i),x(j)]＜r的数目和n-m-1的比值b
im
(r)，
[0091][0092]
其中，1≤j≤n-m，i≠j。
[0093]
s3-6、再求b
im
(r)对所有i的平均值，
[0094][0095]
s3-7、再将维数换成m+1，重复以上所有步骤，即可得到b
im+1
(r)以及b
m+1
(r)，
[0096][0097][0098]
s3-8、则预处理完的脑电信号的样本熵为：
[0099][0100]
上述表达式在真实计算中n不会取到∞，因此当n是一个有限的值时，
[0101]
sampen(m,r,n)＝-ln[b
m+1
(r)/bm(r)]
[0102]
嵌入维数m是窗口长度，相似容限r是有效阈值。
[0103]
本实施例中，嵌入维数m＝2，相似容限r＝0.25sd，其中sd表示数据标准差。
[0104]
s4、康复评估，对比分析样本熵得到针刺对脑卒中患者大脑神经元活跃度得影响，具体包括如下子步骤：
[0105]
s4-1、通过得到的样本熵得到针刺组和对照组的平均脑电样本熵脑地形图；
[0106]
s4-2、分析平均脑电样本熵脑地形图和脑电样本熵数据，得到对照组和针刺组组内随着治疗时间的增加，大脑神经元活跃度的变化，随后得到针刺组患者的康复情况；
[0107]
s4-3、分析平均脑电样本熵脑地形图和脑电样本熵数据，对比同一治疗时间对照组和针刺组患者的大脑神经元活跃度的情况，得到患者的康复情况，最后体现针刺康复治疗手段较常规治疗方式的优越性。
[0108]
通过以上计算出来的样本熵值得到的样本熵脑地形图，如图2所示。
[0109]
结果表明，在治疗前，不管是针刺组还是对照组，脑卒中患者全脑几乎所有的通道样本熵都比较小，而且针刺组和对照组的样本熵脑地形图分布比较接近，没有显著性差异，这也证实了实验中随机划分的两组患者具有相同的基线水平，这是后续实验结果进行比较的必要条件。同时在结果中还发现治疗前患者右脑的样本熵相对较低，尤其是在c4通道，这可能是因为本发明选取的病人都是左侧肢体偏瘫，造成这种现象的原因是他们的对侧(右侧)大脑受到损伤。这种观点也反映在样本熵的结果中。康复治疗1个月的时候，与治疗初期相比，针刺组和对照组患者的全脑通道的脑电样本熵都有所增加，尤其是右脑区域，但针刺组和对照组两组之间脑电样本熵仍无显著性差异。康复治疗2个月的时候，全脑通道的脑电样本熵增加较为明显，与治疗1个月结果不同的是，针刺组脑电样本熵在大部分脑电通道上
明显高于对照组。
[0110]
综上，本实施例所提供的技术方案相对于其他复杂度分析方法，样本熵凭借着抗噪效果更好、计算速度更快的特点，可以更好的得出脑电非线性的动态特性。这种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法为患者的康复治疗提供了新的视角，为进一步探索康复过程中的神经功能评价方法提供了依据。
[0111]
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式包括部件进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。