聽覺誘發(fā)電位的一種刺激序列優(yōu)化技術(shù)及反卷積方法.pdf

1、聽覺誘發(fā)電位(Auditory evoked potential，AEP)是指對(duì)聽覺器官進(jìn)行聲刺激時(shí)，聲音信號(hào)在聽覺通路的傳導(dǎo)過程中，聽覺神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生的一系列與之相對(duì)應(yīng)的微弱電位變化。AEP的不同潛伏期反應(yīng)表征了神經(jīng)系統(tǒng)的不同部位在給定聲音刺激下的生理狀況及反應(yīng)。通過檢測(cè)AEP，可以對(duì)聽覺系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估和病理診斷。AEP的實(shí)驗(yàn)記錄主要包含常規(guī)及高刺激率兩種模式。對(duì)于常規(guī)AEP的記錄，需要有針對(duì)性地根據(jù)感興趣成分的潛伏期范圍，采用足

2、夠長的刺激間隔(Stimulus onset asynchrony，SOA)，以短音信號(hào)（如click聲）等間隔重復(fù)地作用于聽覺系統(tǒng)，通過疊加平均的方式從記錄信號(hào)中提取具有暫態(tài)性質(zhì)的AEP。而在高刺激率AEP(High stimulus rate AEP，HSR-AEP)實(shí)驗(yàn)中，刺激率的提高會(huì)使得SOA小于暫態(tài)AEP的時(shí)長，導(dǎo)致鄰近的兩個(gè)刺激相繼誘發(fā)的暫態(tài)AEP信號(hào)間發(fā)生重疊，難以通過常規(guī)處理得到一個(gè)完整的暫態(tài)反應(yīng)。高刺激率模式在有效縮

3、短記錄時(shí)間的同時(shí)可以加重聽覺系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，使得HSR-AEP的病理性意義更加顯著，有助于聽覺系統(tǒng)的適應(yīng)性研究及一些潛在的腦部病變檢測(cè)。因此，研究從HSR-AEP中分離暫態(tài)成分具有重要的理論及臨床意義。
　　從信號(hào)處理的角度出發(fā)，HSR-AEP的重疊現(xiàn)象，可以看成是單個(gè)刺激對(duì)應(yīng)的暫態(tài)AEP和刺激序列間循環(huán)卷積作用的結(jié)果，而從HSR-AEP中提取暫態(tài)AEP實(shí)質(zhì)上就是對(duì)其進(jìn)行反卷積處理?；谏鲜鯤SR-AEP的工程學(xué)模型，采用不等間隔的刺

4、激序列，即SOA存在抖動(dòng)變化的刺激方案進(jìn)行記錄，可以借助反卷積技術(shù)從HSR-AEP中重建暫態(tài)AEP信號(hào)。目前，可用于HSR-AEP解重疊處理的技術(shù)主要包括最大長序列(Maximum length sequence，MLS)反卷積技術(shù)、連續(xù)循環(huán)平均反卷積(Continuous loop averaging deconvolution，CLAD)技術(shù)、Q序列反卷積(Quasi-periodic sequence deconvolution，

5、QSD)技術(shù)以及多刺激率穩(wěn)態(tài)平均反卷積(Multi-rate steady-state averaging deconvolution，MSAD)技術(shù)。其中，CLAD是高刺激率模式下用于提取暫態(tài)AEP的一種較為成熟的反卷積技術(shù)。在該技術(shù)中采用具有低抖動(dòng)特性的二值序列生成刺激聲循環(huán)作用于聽覺系統(tǒng)獲得與刺激序列等長的掃程反應(yīng)，并將時(shí)域循環(huán)卷積模型轉(zhuǎn)化為頻域乘法模型，再利用序列對(duì)應(yīng)的頻域逆濾波器實(shí)現(xiàn)對(duì)掃程反應(yīng)的反卷積計(jì)算。在求解過程中，刺激序

6、列的頻譜特性對(duì)于信號(hào)的恢復(fù)質(zhì)量有直接影響，當(dāng)刺激序列的頻譜在某些頻域取值過小甚至接近于零時(shí)將會(huì)使得掃程反應(yīng)內(nèi)的噪聲被嚴(yán)重放大，導(dǎo)致結(jié)果失真。本文針對(duì)CLAD反卷積技術(shù)，詳細(xì)介紹了其原理和實(shí)現(xiàn)，并以此為基礎(chǔ)，對(duì)其刺激序列選擇和計(jì)算模型改善做了進(jìn)一步研究。
　　1、CLAD刺激序列的低抖動(dòng)特性使得其對(duì)噪聲非常敏感，因此，要保證重建的暫態(tài)AEP質(zhì)量，刺激序列的頻譜必須滿足特定的要求。為了使刺激序列可以達(dá)到抑制噪聲的效果，一種直接的做法是

7、對(duì)其頻譜進(jìn)行約束，但在實(shí)際中受到抖動(dòng)率(Jitter ratio,JR)的限制，使得序列性質(zhì)往往難以滿足需要。為了盡可能地在低抖動(dòng)率條件下，獲得符合要求的刺激序列，本文在解空間收縮的差分進(jìn)化（Solution-space contraction differential evolution，scDE）算法的基礎(chǔ)上，通過改變目標(biāo)函數(shù)，對(duì)JR值進(jìn)行約束，以序列的反卷積增益系數(shù)Cdec作為優(yōu)化目標(biāo)，在保證序列的抖動(dòng)程度滿足約束的前提下，選取較

8、優(yōu)序列。為了驗(yàn)證優(yōu)化結(jié)果，文中對(duì)優(yōu)化產(chǎn)生的抖動(dòng)率低于10％的6組序列進(jìn)行了AEP波形仿真重建實(shí)驗(yàn)，同時(shí)分析了序列優(yōu)化過程中目標(biāo)函數(shù)的收斂情況。結(jié)果表明，利用新的目標(biāo)函數(shù)，scDE算法可以有效地在較低抖動(dòng)率條件下得到滿足需求的刺激序列，同時(shí)在本文實(shí)驗(yàn)的各抖動(dòng)率條件下，目標(biāo)函數(shù)均能達(dá)到穩(wěn)定的收斂。
　　2、CLAD技術(shù)的頻域求解對(duì)刺激序列的頻譜特性具有嚴(yán)格的限制，使得序列選擇設(shè)計(jì)成為一個(gè)難題，給該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用帶來了不便和局限。為此，

9、本文在對(duì)CLAD計(jì)算模型分析的基礎(chǔ)上，對(duì)其提出一種時(shí)域?qū)崿F(xiàn)反卷積的算法。通過刺激序列構(gòu)造系統(tǒng)矩陣，將HSR-AEP的卷積模型表達(dá)成線性變換的形式，并據(jù)此將CLAD的頻域求解轉(zhuǎn)變?yōu)闀r(shí)域的線性矩陣逆濾波處理。在實(shí)際使用中，由刺激序列所構(gòu)成的系統(tǒng)矩陣往往是一個(gè)大型的稀疏矩陣，可能存在不同程度的病態(tài)問題。對(duì)此，文中采用奇異值分解結(jié)合最小二乘思想對(duì)不良序列帶來的不適定問題進(jìn)行了分析，并引入正則化技術(shù)改善了病態(tài)矩陣下的重建結(jié)果。為了驗(yàn)證該算法的有效