去卷積序列的性質及其對聽覺誘發(fā)反應的影響.pdf

1、聽覺系統(tǒng)在短促刺激聲作用下，經(jīng)頭皮電極記錄可得到有限持續(xù)時間的電信號，即為一種暫態(tài)型的聽覺誘發(fā)電位(Auditory evoked potential，AEP)。AEP十分微弱需要多次重復刺激，平均去噪后方能識別。但如果刺激重復率過快，AEP未及平息又被激發(fā)則導致AEP成分的相互重疊失去暫態(tài)性。工程上將這種重疊反應描述為暫態(tài)反應和刺激序列的線性卷積模型，如果考慮到相鄰刺激的相互作用的影響，還需要采用誘發(fā)反應的非線性成分及非線性卷積模型。

2、AEP按潛伏期可分為聽覺腦干反應(Auditory brainstem-response，ABR)和中潛伏期反應(Middle-latency response，MLR)等。目前已提出若干去卷積算法恢復暫態(tài)的AEP成分，這些方法各具特色也各有不足。本文系統(tǒng)介紹了本領域的線性/非線性去卷積技術和實驗范式，對其中部分關鍵問題提出解決辦法，具體工作包括以下三個方面:
　　1.真實噪聲條件下CLAD刺激序列的評估和優(yōu)化
　　CLAD

3、(Continuous loop averaging deconvolution)是近期關注較多的線性去卷積方法，采用刺激序列隨機抖動方式保證解的存在。然而，該法應用時存在兩個關鍵問題:刺激序列的噪聲抑制性能評估和刺激序列優(yōu)化產(chǎn)生。本項研究指出其序列的噪聲抑制能力需要結合噪聲本身的統(tǒng)計特性。并特別證實在ABR和MLR的記錄條件下，腦電噪聲符合1/f模型。為此，我們提出一個新的噪聲增益因子度量序列性能。通過充分的實測數(shù)據(jù)檢驗，證實新的度量

4、和實際CLAD刺激序列的噪聲抑制能力高度相關。以此為目標函數(shù)，我們以經(jīng)典的遺傳算法為例，用于給定約束條件下序列的優(yōu)化生成。本項研究較好地解決了上述兩個關鍵問題，有利于促進CLAD方法推廣應用。
　　2.40Hz中潛伏期反應的特性對比
　　研究表明刺激率對中潛伏期反應存在顯著影響，刺激率為40 Hz時明顯強化的穩(wěn)態(tài)反應被認為和MLR的同相增強有關。但是也有確鑿的實驗說明40 Hz誘發(fā)反應的產(chǎn)生機制另有解釋?，F(xiàn)有線性去卷積技術可

5、恢復40 Hz的暫態(tài)AEP成分。因此，本項工作試圖回答兩個基本問題:與常規(guī)5 Hz記錄條件下的MLR相比，40 Hz暫態(tài)反應的基本特性如何;不同抖動方式的40 Hz刺激序列，對求解的暫態(tài)AEP的影響是否可鑒。我們選擇比較CLAD范例和另一種不同抖動方式的MSAD(multi-rate steady-state averaging deconvolution)范例下去卷積恢復的40 Hz暫態(tài)AEP，并與常規(guī)5 Hz記錄條件下的AEP進行對

6、比實驗。結果表明MLR在快速刺激下形態(tài)更清晰穩(wěn)定，并且刺激序列的不同抖動方式對MLR的一些成分有顯著影響，說明MLR受刺激率顯著影響，也受刺激序列設計的影響。
　　3.非線性AEP重建中最大長序列的噪聲衰減分析
　　最大長序列(Maximum length sequence，MLS)是一種經(jīng)典的去卷積刺激序列，可用互相關技術恢復線性和非線性AEP成分。MLS是基于不同階數(shù)本原多項式產(chǎn)生的偽隨機序列，不同序列也會導致計算時噪聲