，

腦電圖(EEG)是研究腦功能的重要神經(jīng)影像技術(shù)，它通過電極測量神經(jīng)元興奮時(shí)所產(chǎn)生的容積電流，提供全腦活動的連續(xù)性記錄[1-2]，為“認(rèn)識腦”提供了技術(shù)手段。由于具有無創(chuàng)性、簡單便攜、費(fèi)用低廉等特點(diǎn)，EEG被廣泛應(yīng)用于腦部疾病的檢查與診斷。

專利文獻(xiàn)是重要技術(shù)情報(bào)來源，適宜作為技術(shù)評估研究的數(shù)據(jù)源，為測度技術(shù)發(fā)展態(tài)勢、研究布局和熱點(diǎn)主題提供參考。本文綜合運(yùn)用技術(shù)成熟度、多元統(tǒng)計(jì)分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析理論方法，對全球EEG技術(shù)專利數(shù)據(jù)進(jìn)行定性與定量分析，以期為我國神經(jīng)影像學(xué)、腦認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展提供參考和借鑒。

1 研究方法

1.1 技術(shù)成熟度理論和方法

技術(shù)成熟度是指某一技術(shù)在發(fā)展、進(jìn)化過程中所處的階段[3]。1986年美國學(xué)者Richard Foster提出通過S曲線模型對技術(shù)成熟度進(jìn)行研判。S曲線模型包含了萌芽期、成長期、成熟期以及衰退期4個(gè)階段，是技術(shù)發(fā)展和進(jìn)化所遵循的一般規(guī)律。從長期看，技術(shù)創(chuàng)新軌跡可以由一系列S曲線的遞進(jìn)構(gòu)成，并可能出現(xiàn)兩條或多條S曲線并存的情形[4]。

S曲線模型有Logistic模型、Gompertz模型等多種。本文采用Logistic模型，通過確定模型中的參數(shù)K(飽和值)、tm(反曲點(diǎn))、Δt(成長時(shí)間)，預(yù)測技術(shù)的成熟度。根據(jù)Logistic模型，分別以10%K、50%K和90%K作為萌芽期、成長期、成熟期和衰退期之間的臨界值。

1.2 共類分析和共詞分析

在專利計(jì)量中，共類分析用于探索專利所屬的技術(shù)領(lǐng)域和主題類別，揭示特定技術(shù)領(lǐng)域研究內(nèi)容的相互轉(zhuǎn)移融合和學(xué)科領(lǐng)域的交叉演變模式[5]。德溫特分類代碼(DC)是從應(yīng)用角度編制的代碼體系，其專業(yè)性強(qiáng)、一致程度高，適用于技術(shù)共類分析。本文選取DC代碼作為數(shù)據(jù)，采用共類分析方法研究技術(shù)間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

共詞分析法將數(shù)據(jù)集中的主題詞作為分析對象，通過統(tǒng)計(jì)分析方法和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，以可視化形式表示共詞網(wǎng)絡(luò)，從而確定研究主題之間的關(guān)系[6]。德溫特手工代碼(MC)是德溫特標(biāo)引人員根據(jù)專利文獻(xiàn)的摘要和全文為專利分配的代碼，用于顯示專利的技術(shù)創(chuàng)新性及其應(yīng)用[7]。本文選取MC代碼作為數(shù)據(jù)，采用共詞分析方法研究不同主題構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1.3 聚類分析和戰(zhàn)略坐標(biāo)分析

聚類分析是將研究對象分為相對同質(zhì)的類團(tuán)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。本文選取DC代碼進(jìn)行聚類分析，在事先不指定聚類標(biāo)準(zhǔn)的情況下，通過代碼矩陣客觀地劃分技術(shù)領(lǐng)域。在DC代碼聚類基礎(chǔ)上，對所得到的不同技術(shù)領(lǐng)域生成戰(zhàn)略坐標(biāo)圖，表示不同聚類的關(guān)系模型和演變趨勢。在戰(zhàn)略坐標(biāo)圖中，橫坐標(biāo)表示向心度，用于衡量技術(shù)領(lǐng)域之間相互聯(lián)系的程度；縱坐標(biāo)表示密度，用于衡量技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)部聯(lián)系的強(qiáng)度[8-9]。

1.4 中心性分析

中心性分析用于研究網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性以及網(wǎng)絡(luò)中社會行動者的位置、權(quán)力和威望等屬性。本文對MC代碼的共詞網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行中心性分析，根據(jù)共詞網(wǎng)絡(luò)圖譜和圖的度數(shù)中心勢、中間中心勢、接近中心勢等指標(biāo)分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以揭示EEG技術(shù)的整體研究態(tài)勢、不同研究方向之間的關(guān)聯(lián)以及熱點(diǎn)研究主題對于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響。其中，度數(shù)中心度用于衡量關(guān)鍵詞的共現(xiàn)度數(shù)，反映其在技術(shù)融合過程中的滲透性和輻射性；中介中心度用于衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)圖譜中位置的重要性，體現(xiàn)了關(guān)鍵詞在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中作為媒介的連接作用和控制能力；接近中心度用于測量不同關(guān)鍵詞之間信息傳遞的獨(dú)立性或有效性，反映不同研究主題之間進(jìn)行技術(shù)融合、知識重組的能力[10]。

2 數(shù)據(jù)來源和處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文的專利數(shù)據(jù)來源于德溫特專利索引數(shù)據(jù)庫(Derwent Innovation Index?，DII)，DII包括德溫特世界專利索引(Derwent World Patents Index?)和專利引文索引(Derwent Patents Citation Index?)，是世界上最全面的國際專利信息數(shù)據(jù)庫。DII數(shù)據(jù)庫包括化學(xué)、工程及電氣和電子3個(gè)類別，收錄數(shù)據(jù)年限可追溯至1963年，是專利計(jì)量分析的重要數(shù)據(jù)來源。

根據(jù)研究主題，通過《醫(yī)學(xué)主題詞表》(MeSH)選取檢索詞，設(shè)定檢索式為(Topic=(Electroencephalography OR Electroencephalograph OR Electroencephalogram OR EEG)AND Indexs=(CDerwent, EDerwent, MDerwent) AND Timespan=(All years))，得到全球1965-2015年3837條專利數(shù)據(jù)，作為本文的數(shù)據(jù)樣本。檢索時(shí)間為2015年10月27日。

2.2 數(shù)據(jù)處理

進(jìn)行專利共類、共詞分析和繪制技術(shù)網(wǎng)絡(luò)圖之前，需要對DC代碼、MC代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理。

2.2.1 提取高頻代碼

為了簡化統(tǒng)計(jì)過程，本文選取高頻DC和MC代碼作為研究對象。根據(jù)Donohue于1973年提出的高頻詞與低頻詞界分公式分別確定DC和MC代碼界值：

式中的L1指出現(xiàn)一次的DC代碼和MC代碼的數(shù)量。利用文獻(xiàn)處理軟件BICOMB對DC和MC代碼的出現(xiàn)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)代碼界值分別提取高頻代碼。

2.2.2 構(gòu)建共類和共詞矩陣

利用BICOMB軟件對所提取的高頻代碼分別構(gòu)建專利DC代碼共類矩陣和MC代碼共詞矩陣，并對所得矩陣進(jìn)行如下處理。

2.2.2.1 構(gòu)建關(guān)聯(lián)強(qiáng)度矩陣

為消除矩陣中代碼出現(xiàn)頻次對于共類或共詞強(qiáng)度的影響，使用Jaccard系數(shù)對共類和共詞矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算每一共類和共詞專利對的鏈接強(qiáng)度(Linkage Strength)。X和Y兩代碼的Jaccard系數(shù)的計(jì)算公式如下：

2.2.2.2 構(gòu)建Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣是對關(guān)聯(lián)強(qiáng)度矩陣的修正，以消除共類或共詞強(qiáng)度數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的隨機(jī)性或偶然性[11]。Pearson相關(guān)系數(shù)用于衡量兩個(gè)變量是否線性相關(guān)的參數(shù)，計(jì)算公式為：

3 結(jié)果和分析

3.1 EEG技術(shù)成熟度分析

采用美國洛克菲勒大學(xué)開發(fā)的Loglet Lab 2軟件對DII數(shù)據(jù)庫1965-2014年EEG技術(shù)領(lǐng)域的累計(jì)專利授權(quán)量進(jìn)行S曲線擬合和參數(shù)值估計(jì)。

在實(shí)際模擬過程中發(fā)現(xiàn)，EEG技術(shù)的累計(jì)專利授權(quán)量擬合成2條S曲線的效果優(yōu)于擬合成1條S曲線的效果。

因此采用2條S曲線擬合結(jié)果(圖1)，將技術(shù)發(fā)展歷程分為兩個(gè)階段分析。根據(jù)表1所列擬合參數(shù)值，分別計(jì)算2條S曲線成長期、成熟期和衰退期的起始時(shí)間(表2)。

圖1 EEG技術(shù)S曲線模型

KtmΔtS260.5801981.23612.681S13033.7262020.57828.361

表2 EEG技術(shù)領(lǐng)域臨界值

第一條S曲線累計(jì)專利授權(quán)量飽和值為261件，反曲點(diǎn)為1981 年，成長時(shí)間為15.2年。EEG技術(shù)第一階段的萌芽期持續(xù)時(shí)間和成長時(shí)間分別為11年和13年；而第二階段EEG技術(shù)蓬勃發(fā)展，累計(jì)專利授權(quán)量飽和值和成長時(shí)間分別為13 034件和28.4年，均顯著提升。第二階段的萌芽期為1991-2007年，成長期為2007-2021年，成熟期為2012-2035年，衰退期從2035年開始。當(dāng)前，EEG技術(shù)仍處于成長期，距離進(jìn)入成熟期尚有6年時(shí)間，未來幾年的年度專利授權(quán)數(shù)量仍將持續(xù)上升，累計(jì)授權(quán)量則呈指數(shù)增長趨勢。

3.2 EEG技術(shù)網(wǎng)絡(luò)分析

3.2.1 基于專利共類的EEG技術(shù)網(wǎng)絡(luò)分析

將高頻DC代碼的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET中，生成EEG技術(shù)的共類網(wǎng)絡(luò)(圖2)。由圖2可知，EEG技術(shù)的36個(gè)高頻DC代碼主要涉及B部藥物，W部通信，U部半導(dǎo)體和電子電路，S部儀器儀表、測量和測試以及T部計(jì)算與控制。

圖2 EEG技術(shù)德溫特分類代碼共類網(wǎng)絡(luò)

3.2.1.1 高頻DC代碼的聚類分析

利用SPSS 22.0對高頻DC代碼的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，選用組間鏈接聚類方法和平方Euclidean 距離區(qū)間度量標(biāo)準(zhǔn)，繪制出聚類樹圖。EEG技術(shù)可以分為7個(gè)技術(shù)領(lǐng)域類別：聚類1醫(yī)用成像設(shè)備，包括S05電氣醫(yī)療設(shè)備(3 095件)、P31診斷設(shè)備(2 710件)和T01圖像處理計(jì)算機(jī)(1 689件)；聚類2醫(yī)用輔助器具，包括P34消毒或電療裝置與器械(493件)、A96醫(yī)療應(yīng)用(184件)、P33醫(yī)療輔助裝置(73件)等5類；聚類3機(jī)電和控制系統(tǒng)，有T06一般控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)(28件)、A85電氣應(yīng)用(27件)以及X12配電或控制組件(22件)等9類；聚類4電路及通信系統(tǒng)，有U24放大器和低功率電源(56件)、U21基本邏輯電路(52件)和W03電通信系統(tǒng)(26件)等5類；聚類5數(shù)據(jù)傳輸和控制系統(tǒng)，包括W01數(shù)據(jù)和電話傳輸系統(tǒng)(211件)、T04數(shù)據(jù)識別和表示技術(shù)(141件)等4類；聚類6測量儀器和裝置，包括S03科學(xué)儀器(148件)、S01電變量測量儀器(136件)以及W06采用波的測量或檢測裝置(41件)等8類；聚類7藥物測試，有B05其他有機(jī)物-芳香劑、脂肪、金屬、有機(jī)化合物和混合物(42件)和B02稠雜環(huán)(20件)。

3.2.1.2 聚類的戰(zhàn)略坐標(biāo)分析

對上述7個(gè)技術(shù)領(lǐng)域生成戰(zhàn)略坐標(biāo)圖(圖3)。

從技術(shù)領(lǐng)域的布局來看，位于第二象限的是聚類1醫(yī)用成像設(shè)備，屬于發(fā)展成熟的孤立主題類別。聚類1的密度最高而向心度較低，表明聚類內(nèi)部研究深入、互動活躍，但同其他聚類的交叉性薄弱。

位于第三象限的是聚類2醫(yī)用輔助器具，屬于即將消失的主題。聚類2的密度和向心度均較低，反映出聚類內(nèi)部研究結(jié)構(gòu)松散，同其他聚類關(guān)聯(lián)較少，研究活躍度低、地位邊緣化。

聚類3、4、5、6和7位于第四象限，屬于基本主題或過渡主題，均具有較高的向心度和較低的密度，表明其可能由其他研究主題衍生，研究的成熟度不高、結(jié)構(gòu)較為松散。其中，聚類4電路及通信系統(tǒng)和聚類7藥物測試具有最大向心度，處于聚類中的核心地位，同其他聚類聯(lián)系緊密，有望成為未來的研究焦點(diǎn)。

圖3 聚類戰(zhàn)略坐標(biāo)圖

3.2.2 基于關(guān)鍵詞共詞的EEG技術(shù)網(wǎng)絡(luò)分析

3.2.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

運(yùn)用Ucinet軟件生成EEG技術(shù)的共詞網(wǎng)絡(luò)(圖4)。圖4中一共有53個(gè)節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)相應(yīng)的MC代碼，代表EEG技術(shù)的不同的研究主題；連線則揭示了不同MC代碼之間的關(guān)聯(lián)。圖4還顯示，EEG技術(shù)主要涉及的技術(shù)領(lǐng)域?yàn)镾05電氣醫(yī)療設(shè)備和T01圖像處理計(jì)算機(jī)；此外還包括W01數(shù)據(jù)和電話傳輸系統(tǒng)，B11診斷和配方類藥物和W05報(bào)警、信號、遙測和遙控裝置。共詞網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心勢為3.327%，中間中心勢為4.42%，接近中心勢為23.49%。較低的度數(shù)中心勢反映出共詞網(wǎng)絡(luò)的集中程度較弱，點(diǎn)度中心度高的MC代碼滲透性、輻射性較低，說明EEG技術(shù)的研究方向較為分散；較低的中間中心勢反映出網(wǎng)絡(luò)的凝聚力較差；中介中心度高的MC代碼尚未展現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的控制能力，顯示出EEG技術(shù)研究主題的深度相對不足；較高的接近中心勢反映出網(wǎng)絡(luò)整合度較低，顯示出EEG技術(shù)不同研究方向的關(guān)聯(lián)較少，核心研究內(nèi)容尚未形成。

3.2.2.2 研究熱點(diǎn)分析

根據(jù)共詞網(wǎng)絡(luò)圖譜，通過高頻、高中心性MC代碼確定EEG技術(shù)的熱點(diǎn)研究主題。詞頻高低反映了關(guān)鍵詞在技術(shù)研究中的地位和作用，中心性則用于揭示不同關(guān)鍵詞之間的關(guān)系及其各自在網(wǎng)絡(luò)中所具有的效應(yīng)和發(fā)揮的作用。高頻MC代碼及標(biāo)準(zhǔn)化后的中心度數(shù)值如表3所示。

圖4 EEG技術(shù)的MC代碼共詞網(wǎng)絡(luò)

MC S05-D01A2Electrical diagnosis - neurological currents and signals11641.27111.42942.169T01-J06AMedical106724.45031.42952.239S05-D01Measuring and recording systems3556.55114.28644.872S05-D01A2AElectrical diagnosis - neurological currents and signals 3289.46714.28638.462electrodesT01-S03Claimed software products28820.58934.28656.452S05-D01A1Electrical diagnosis - electrocardiographs2870.1878.57136.082S05-D01AElectrical diagnosis - measuring and recording systems 2773.3868.57137.234for-bioelectric currentsS05-DElectrical diagnosis1741.45914.28642.169A12-V03C2Testing, diagnosis, pathology1482.33811.42933.019T01-N01EOn-line medicine1468.61637.14353.030

根據(jù)表3，頻次最高的MC代碼為S05-D01A2(電子診斷——神經(jīng)電流和信號)。通過測量神經(jīng)活動的電化學(xué)過程，EEG能夠?qū)θX活動進(jìn)行連續(xù)性記錄，反映大腦的總體電活動。S05-D01A2的各項(xiàng)中心度數(shù)值均較低，顯示具有較高的獨(dú)立性，同其他節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)較少，對網(wǎng)絡(luò)的影響較弱，屬于孤立的熱點(diǎn)研究主題。同屬這一主題的高頻關(guān)鍵詞為S05-D01A(電子診斷——測量和記錄生物電流)。排名第2位的MC代碼為T01-J06A(醫(yī)學(xué)影像處理)，位于共詞網(wǎng)絡(luò)的中央偏右位置。T01-J06A擁有最高的中介中心度，度數(shù)中心度與接近中心度均排名第3，表明其作為網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，同其他研究主題產(chǎn)生聯(lián)系較多，發(fā)揮著橋梁和紐帶作用，對網(wǎng)絡(luò)的控制能力較強(qiáng)。EEG影像數(shù)據(jù)可用于分析EEG信號與不同行為狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，在腦科學(xué)研究中意義顯著。排名第4位的MC代碼是S05-D01A2A(電子診斷——神經(jīng)電流和信號的電極)。電極作為EEG技術(shù)的主要硬件設(shè)備，用于測量神經(jīng)元活動時(shí)所釋放的電位，是EEG技術(shù)的研究熱點(diǎn)。排名S05-D01A1(電子診斷——心電圖儀頻次為287)排名第6位。臨床上，腦電圖和心電圖聯(lián)合常用于癲癇、手足口病等的診斷。頻次排名第8、9位的分別是S05-D(電子診斷)，A12-V03C2(測試、診斷和病理學(xué))。EEG影像具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值，通過分析腦功能異常時(shí)的腦電圖譜，有助于判斷腦功能狀況、診斷腦部疾病。排名第10位的MC代碼是T01-N01E(在線醫(yī)學(xué))，位于共詞網(wǎng)絡(luò)的中央偏左下位置。T01-N01E的度數(shù)中心度和接近中心度均為最高，中介中心度為5.313排名第2，表明在線醫(yī)學(xué)已成為EEG領(lǐng)域的關(guān)鍵研究主題，同其他研究方向產(chǎn)生聯(lián)系較多，對技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的控制能力較強(qiáng)。此外，S05-D01(測量和記錄系統(tǒng))、T01-S03(主張權(quán)利的軟件產(chǎn)品)等也是EEG領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究主題。

4 結(jié)論

本文綜合利用技術(shù)成熟度理論方法、社會網(wǎng)絡(luò)分析和多元統(tǒng)計(jì)分析方法及工具，對DII數(shù)據(jù)庫中收錄的EEG技術(shù)相關(guān)專利文獻(xiàn)進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果顯示：EEG技術(shù)發(fā)展可分為1965-1990年和1991年至今2個(gè)階段，當(dāng)前EEG技術(shù)處于第二階段的成長期，預(yù)計(jì)6年后進(jìn)入成熟期，20年后進(jìn)入衰退期，累計(jì)專利授權(quán)量最終將達(dá)到13 034件。EEG技術(shù)主要涉及7個(gè)主題類別，其中醫(yī)用成像設(shè)備發(fā)展較為成熟，醫(yī)用輔助器具將逐漸淡出研究視野，電路及通信系統(tǒng)和藥物測試有望成為未來研究焦點(diǎn)。EEG技術(shù)的研究領(lǐng)域較為分散，研究主題的深度相對不足，不同研究方向的關(guān)聯(lián)較少，核心研究內(nèi)容尚未形成?，F(xiàn)階段的研究熱點(diǎn)包括S05-D01A2電子診斷——神經(jīng)電流和信號，T01-J06A醫(yī)學(xué)影像處理，S05-D01A2A電子診斷——神經(jīng)電流和信號的電極，T01-N01E在線醫(yī)學(xué)等。