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        不同意識任務(wù)中心腦間譜相干分析

        2018-10-18 08:23:26于曉琳蘇龍飛饒妮妮
        關(guān)鍵詞:信號實(shí)驗(yàn)

        于曉琳,張 崇,蘇龍飛,饒妮妮

        (1.電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 成都 610054;2.武警警官學(xué)院信息工程系 成都 610213)

        腦活動如情感波動和精神壓力均能導(dǎo)致心律失常和突然死亡,這一過程中大腦不同皮層和皮下層區(qū)域?qū)π呐K功能的影響受到關(guān)注。有研究發(fā)現(xiàn)刺激腦皮層能引起自主神經(jīng)系統(tǒng)的改變,進(jìn)而導(dǎo)致心率和血壓的變化[1]。

        自主神經(jīng)的調(diào)節(jié)與腦區(qū)網(wǎng)絡(luò)間存在著復(fù)雜的相互作用機(jī)制。對人和動物的大量研究發(fā)現(xiàn),與自主神經(jīng)相聯(lián)系的大腦皮層位于前腦區(qū)域或中央后區(qū)位置,如功能性神經(jīng)圖像學(xué)和近紅外光譜分析顯示,前扣帶回皮層和前額皮層與應(yīng)激引起的交感神經(jīng)活動有關(guān);另外,在低體位負(fù)壓實(shí)驗(yàn)和決策任務(wù)實(shí)驗(yàn)中,交感神經(jīng)皮膚電反應(yīng)與雙側(cè)視覺皮層和頂葉有關(guān),表明腦對外周自主神經(jīng)功能的調(diào)控包含中央后區(qū)位置[2-3]。

        雖然解剖學(xué)研究已經(jīng)表明從皮層到腦干和脊髓的直接映射涉及心血管控制,但是由于大腦和心臟是人體重要又復(fù)雜的兩大系統(tǒng),所以在心腦關(guān)系的研究方面還有很多需要解決的問題。腦皮層對心臟活動具有調(diào)節(jié)作用,心臟也存在到腦皮層的反饋?zhàn)饔肹4]。本文采用譜相干方法研究心腦之間的相互影響,通過兩種不同意識任務(wù)實(shí)驗(yàn)試圖闡明主動與被動激活自主神經(jīng)對心臟功能的影響,研究結(jié)果對更有效地通過自主神經(jīng)調(diào)控心臟策略的制定,以及區(qū)分不同腦活動時(shí)心臟功能的變化,對臨床心腦血管病人的康復(fù)提供幫助等事項(xiàng)均有較高的指導(dǎo)價(jià)值,并為分析其他類似生理系統(tǒng)間的關(guān)系提供了新思路。

        1 心腦間譜相干分析原理

        1.1 腦電信號小波包分解

        對EEG信號進(jìn)行8層小波包分解,分別提取第8層從低頻到高頻256個頻率成份的信號。設(shè)X8,j為原始信號S經(jīng)小波包分解后的第8層的第j個節(jié)點(diǎn)的小波包分解系數(shù),其中,

        然后對小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),提取各頻帶范圍的信號。以S8,j表示X8,j的重構(gòu)信號,其他以此類推。這里只對第8層的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析,則總信號S可以表示為:

        原始EEG信號S中,最低頻率成分為0,最高頻率成分為125,按照前面的小波包頻帶劃分方法,可以得到256個重構(gòu)信號所代表的頻率范圍。

        最后求各頻帶信號的總能量。設(shè)S8,j對應(yīng)的能量為則有:

        由于正常人的EEG波形的頻率變化范圍主要在0.5~30 Hz,因而腦電頻段范圍選在這個頻段范圍內(nèi)。根據(jù)小波包分解第8層所有節(jié)點(diǎn)的頻率范圍,確定腦電4個基本節(jié)律:δ節(jié)律(0.5~4 Hz),θ節(jié)律(4~8 Hz),α節(jié)律(8~13 Hz)和β節(jié)律(13~30 Hz)所包含的節(jié)點(diǎn),而后按照式(2)求出各個節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的能量,進(jìn)而求出腦電4個節(jié)律的能量,記為分別表示腦電δ節(jié)律、θ節(jié)律、α節(jié)律和β節(jié)律的能量。

        1.2 譜相干系數(shù)的定義

        為了定量分析不同腦區(qū)與心動周期之間的相互聯(lián)系,本文采用譜相干系數(shù)對不同意識任務(wù)的腦電和心電數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。譜相干系數(shù)已經(jīng)在EEG中被廣泛使用,它的優(yōu)勢是能在分散的頻率段中做相干分析。

        歸一化的譜相干系數(shù)定義為[5]:

        式中,f表示頻率;分別為要分析相干性的兩個信號x和y在頻率f的自功率譜;的互功率譜。

        ERCoh為譜相干系數(shù),是指所分析頻段中不同頻率相干函數(shù)的疊加。相干函數(shù)是歸一化互譜密度函數(shù),為兩導(dǎo)之間的振幅、頻率和相角的相似性的度量,即表示了不同神經(jīng)元活動的相干性。譜相干系數(shù)的取值范圍為0~1,當(dāng)相干系數(shù)取1時(shí),說明兩導(dǎo)聯(lián)是完全相干的(完全同步的),即一個導(dǎo)聯(lián)信號完全由另一個導(dǎo)聯(lián)決定;相干系數(shù)為0時(shí),表明兩個導(dǎo)聯(lián)間的信號不相干(不同步),亦即兩導(dǎo)信號完全獨(dú)立;當(dāng)相干系數(shù)在(0,1)之間時(shí),兩個導(dǎo)聯(lián)的信號間存在著部分相干性,其大小與之值相對應(yīng),其余部分則可能來自兩個導(dǎo)聯(lián)本身的獨(dú)立活動或人體內(nèi)外的擾動[6]。譜相干同步分析法的算法簡單,能刻畫不同神經(jīng)元活動在節(jié)律上的一致性。

        心率變異性(heart rate variability, HRV)或RR間期是反映自主神經(jīng)活動影響心臟功能的有效指標(biāo)。RR間期是指兩相鄰R波波峰之間的時(shí)間,心率由RR間期獲得。心臟自主神經(jīng)活動通過對RR間期序列的功率譜分析即心率變異性進(jìn)行評價(jià)。在前期研究結(jié)果的基礎(chǔ)上,考慮到腦電信號節(jié)律性活動與心周期以及RR間期的波動有一定的相關(guān)性[7-8],所以用EEG的小波包參數(shù)和反映HRV的RR間期來描述心腦之間的功能聯(lián)系成為可能。

        2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)采集

        97名健康男性在校學(xué)生(年齡22~27歲)參加了實(shí)驗(yàn)研究。所有受試者均身體健康,無心血管疾病,均了解實(shí)驗(yàn)過程并同意參加實(shí)驗(yàn)。

        數(shù)算應(yīng)激任務(wù)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行4個1位數(shù)字的加減混合運(yùn)算。受試者首先計(jì)算出4個1位數(shù)加減混合運(yùn)算的結(jié)果,而后將結(jié)果與另一個給定的確切的數(shù)進(jìn)行比較,判斷小于、等于還是大于這個數(shù)。每次數(shù)算應(yīng)激時(shí)間限定在10 s內(nèi),要求受試者以盡可能快的速度進(jìn)行連續(xù)5 min的計(jì)算,應(yīng)激任務(wù)與主觀困難程度導(dǎo)致的應(yīng)激有關(guān)。作為對照狀態(tài),受試者只需讀出屏幕上顯示的5個數(shù)字(如讀數(shù)“8 3 2 5 3”),放松不做任何計(jì)算,同樣記錄5 min的數(shù)據(jù)。這個狀態(tài)涉及了視覺、讀數(shù)等過程,但不存在主觀難度導(dǎo)致的應(yīng)激反應(yīng),這里作為數(shù)算應(yīng)激任務(wù)的對照。

        主動調(diào)控心率實(shí)驗(yàn)分為兩組:控制心率減慢實(shí)驗(yàn)組和控制心率加快實(shí)驗(yàn)組。對于減慢實(shí)驗(yàn)組,受試者接收到減慢10%的心電圖聲音,集中注意力到自己的心臟位置,每聽到一次聲音大腦就發(fā)出一次“跳”的命令,由減慢的心電圖聲音作為指導(dǎo)通過意識來改變心跳。對于加快實(shí)驗(yàn)組,受試者接收到加快10%的心電圖聲音,同樣每聽到一次聲音大腦就發(fā)出一次“跳”的命令,由加快的心電圖聲音作為指導(dǎo)通過意識控制來改變心跳。為了確定心跳的改變主要是通過意識的控制,排除聲音因素的影響,本文設(shè)計(jì)了對照任務(wù)。要求每組實(shí)驗(yàn)中受試者接收到同樣減慢或加快10%的心電圖聲音,但是不需要集中注意力到心臟,而是放松像聽音樂一樣,每聽到一次聲音默念一次“1”,不做任何控制,這一實(shí)驗(yàn)狀態(tài)作為意識控制心率任務(wù)的對照[9]。

        實(shí)驗(yàn)中選用了64導(dǎo)聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)電極帽,記錄了左右前額(FP1,F(xiàn)P2)、中央前區(qū)(FC3、FC4和FCz)、中央?yún)^(qū)(C3、C4和Cz)、頂區(qū)(P3、P4和Pz)、枕區(qū)(O1、O2和Oz)和顳葉(FT7、FT8、T7和T8)共18導(dǎo)聯(lián)的腦電信號,參考電極置于雙側(cè)乳突連線。分別采用了兩個雙極導(dǎo)聯(lián)的方式記錄了水平眼電和垂直眼電,另兩個雙極導(dǎo)聯(lián)分別記錄心電和呼吸信號。實(shí)驗(yàn)中所有電極與頭皮接觸阻抗均小于5 k?,采樣頻率為500 Hz,放大器的通帶頻帶選擇為0.01~100 Hz,陷波頻率為50 Hz。

        心電信號的記錄采用一次性銀/氯化銀電極,正負(fù)電極分別放置在右側(cè)鎖骨下與左前腋下第10肋骨之間,接地電極為右下低于負(fù)電極的位置。呼吸信號的記錄采用束帶式壓力傳感器,通過記錄胸廓起伏獲得,主要作為實(shí)驗(yàn)的監(jiān)測指標(biāo)。記錄的心電呼吸數(shù)據(jù)作為額外的腦電通道數(shù)據(jù),信號的采樣率為500 Hz,采樣精度為16位。

        采用SPSS 13.0軟件進(jìn)行配對t檢驗(yàn)分析和相關(guān)性分析,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別用Means±SD和相關(guān)系數(shù)r表示。配對t檢驗(yàn)實(shí)際上是兩個事件之間的差異的檢驗(yàn)。本文分別對數(shù)算應(yīng)激實(shí)驗(yàn)中每個受試者在應(yīng)激狀態(tài)和對照狀態(tài)下每個導(dǎo)聯(lián)的差異性進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。主動調(diào)控心率實(shí)驗(yàn)中比較了受試者在控制狀態(tài)和對照狀態(tài)下心腦譜相干系數(shù)的差異。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        3.1 不同意識任務(wù)心臟自主神經(jīng)傳出活動模式

        文獻(xiàn)[10]的研究表明,情緒的自主神經(jīng)傳出活動模式是交感神經(jīng)活動增加、副交感神經(jīng)活動降低的經(jīng)典拮抗模式,應(yīng)激刺激可以引起包括經(jīng)典拮抗模式在內(nèi)的多種模式?;谛〔ㄗ儞Q的檢測算法用于從心電信號中獲得RR間期序列[11]。本文通過小波模極大值方法得到RR間期序列如圖1所示。采用3次樣條插值法對原始5 min的RR間期序列進(jìn)行間隔為1 s的插值,得到新的RR間期序列。而后采用AR模型(階數(shù)為16)對新的RR間期序列進(jìn)行功率譜分析,分別計(jì)算低頻(LF: 0.04~0.15 Hz)和高頻(HF: 0.15~0.4 Hz)段的心率變異性譜功率。對RR間期序列進(jìn)行功率譜分析得到HRV指標(biāo)如圖2~圖4所示。對HRV低頻功率和高頻功率進(jìn)行相關(guān)分析[10],研究了不同意識任務(wù)過程中心臟自主神經(jīng)的傳出活動模式。不同意識任務(wù)低頻功率和高頻功率的相關(guān)分析結(jié)果如表1所示,r表示相關(guān)系數(shù),n表示受試者人數(shù),P表示顯著性水平。

        圖1 RR間期序列

        圖2 數(shù)算應(yīng)激狀態(tài)下HRV功率譜變化

        圖3 控制心率減慢狀態(tài)下HRV功率譜變化

        圖4 控制心率加快狀態(tài)下HRV功率譜變化

        表1 不同意識任務(wù)低頻功率和高頻功率的相關(guān)分析

        從表中可以看出,數(shù)算應(yīng)激、控制心率減慢和加快任務(wù)的低頻功率和高頻功率呈顯著負(fù)相關(guān),反應(yīng)模式可視為拮抗模式。結(jié)合前期RR間期的分析結(jié)果,數(shù)算應(yīng)激和控制心率加快過程RR間期縮短(心率加快),可視為交感神經(jīng)占優(yōu)勢的拮抗模式;控制心率減慢過程RR間期延長(心率減慢),可視為副交感神經(jīng)占優(yōu)勢的拮抗模式[8-9]。結(jié)果表明,不同的意識任務(wù)自主神經(jīng)的反應(yīng)模式不同,主要表現(xiàn)為經(jīng)典的拮抗模式,并且自主神經(jīng)的雙重支配使得有機(jī)體對刺激的反應(yīng)是靈活變化的。

        3.2 數(shù)算應(yīng)激實(shí)驗(yàn)?zāi)X電和心電的相干分析

        首先分別得到心電RR間期序列和每個R峰前2 s的腦電信號數(shù)據(jù)段的小波包能量參數(shù),對RR間期序列和相應(yīng)的腦電小波包能量參數(shù)分別采用3次樣條插值進(jìn)行均勻重采樣,重采樣頻率為1 Hz,然后計(jì)算腦電每個導(dǎo)聯(lián)的小波包參數(shù)序列與心電RR間期序列之間的譜相干系數(shù)。結(jié)果如圖5所示,圖中FC3和FCz表示中央前區(qū),C3、C4和Cz表示中央?yún)^(qū),P4表示頂區(qū),O1和O2表示枕區(qū)。‘*’和‘**’分別表示與對照狀態(tài)相比P<0.05和P<0.01(配對t檢驗(yàn))。

        從圖中可以看出,數(shù)算應(yīng)激任務(wù)使得FC3、FCz、C3、C4、Cz、P4、O1和Oz導(dǎo)聯(lián)小波包參數(shù)和心電RR間期的譜相干系數(shù)顯著增加(P<0.05)。說明中央前區(qū)、中央?yún)^(qū)和頂、枕葉腦區(qū)的神經(jīng)元活動與RR間期的相干性顯著增強(qiáng)。

        圖5 數(shù)算應(yīng)激任務(wù)中小波包參數(shù)和心電RR間期的譜相干系數(shù)變化

        3.3 控制心率實(shí)驗(yàn)?zāi)X電和心電的相干分析

        圖6 控制心率任務(wù)中β頻段小波包參數(shù)和心電RR間期的譜相干系數(shù)變化

        意識控制心率任務(wù)中腦電小波包能量和心電RR間期的譜相干系數(shù)如圖6所示,圖中,F(xiàn)C4和C4表示中央前區(qū)和中央?yún)^(qū);‘*’表示與對照狀態(tài)相比P<0.05(配對t檢驗(yàn))。從圖中可以看出,控制心率減慢時(shí)FCz、C4和Cz導(dǎo)聯(lián),控制心率加快時(shí)FC4和C4導(dǎo)聯(lián)小波包參數(shù)和心電RR間期的譜相干系數(shù)均顯著增加(P<0.05),說明控制心率實(shí)驗(yàn)中中央前區(qū)和中央?yún)^(qū)的神經(jīng)元活動與RR間期的相干性顯著增強(qiáng)。

        4 結(jié)束語

        譜相干分析是一種頻域不同區(qū)域間的功能耦合測量方法。從生理學(xué)的角度,譜相干系數(shù)反映了所研究信號間的功能協(xié)作程度,高的譜相干系數(shù)表明信號間具有較高的互信息流量。譜相干系數(shù)值的增加被認(rèn)為是神經(jīng)元聯(lián)系的增強(qiáng),減小的譜相干系數(shù)值被認(rèn)為是功能聯(lián)系的減少[12]。本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明了數(shù)算應(yīng)激任務(wù)和控制心率任務(wù)對心臟的影響不同,數(shù)算應(yīng)激任務(wù)既有位于腦后區(qū)皮層對心臟活動的調(diào)控,也有從腦中央?yún)^(qū)對心臟的反饋調(diào)節(jié),而控制心率任務(wù)中主要是中央前區(qū)和中央?yún)^(qū)位置對心臟的主動調(diào)控。數(shù)算應(yīng)激任務(wù)和控制心率任務(wù)的心腦間信息傳遞的不同反映了被動調(diào)節(jié)與主動控制心率對心臟調(diào)控機(jī)制的不同。

        已有研究發(fā)現(xiàn)中央?yún)^(qū)和中央前區(qū)電極與軀體感覺的基本區(qū)域?qū)?yīng),具有植物神經(jīng)皮質(zhì)中樞的部分功能。心跳感知實(shí)驗(yàn)也表明感覺運(yùn)動區(qū)是心跳感知過程中的主要活動腦區(qū),冥想練習(xí)時(shí)中央前區(qū)的相干性與自主神經(jīng)活動有關(guān)[13-14]。本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步說明感覺運(yùn)動皮層和心臟間存在信息耦合,數(shù)算應(yīng)激任務(wù)和意識控制心率任務(wù)都引起了腦—心間神經(jīng)元耦合程度的變化,調(diào)節(jié)交感和副交感神經(jīng)活動,加快或減慢心率。腦皮層信息整合的過程主要是由不同頻率段的神經(jīng)元的形成和分解決定,所以譜相干方法可以作為測定頭皮神經(jīng)元的耦合及頭皮到心臟信息傳遞的敏感指標(biāo)。

        臨床研究顯示腦損傷病人的自主神經(jīng)響應(yīng)可能被破壞,進(jìn)而認(rèn)為腦皮層功能與心血管健康之間存在著密切聯(lián)系[15]。本文的研究結(jié)論提高了對調(diào)節(jié)交感和副交感神經(jīng)系統(tǒng)的頭皮位置的認(rèn)識,為今后研究治療心血管疾病的新方法提供了思路。

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