[發(fā)明專利]基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)腦源定位方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010001431.5
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN111096745B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡南;陳婷婷;曲銘雯;孫兵;王加俊
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州大學(xué)
• 主分類號: A61B5/38
• 分類號: A61B5/38;A61B5/372
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32257
• 代理人: 王玉仙

本發(fā)明公開了一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)(SSR)腦源定位方法。本發(fā)明首先將穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)記錄分為多個數(shù)據(jù)段，通過快速傅里葉變換提取各段穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)記錄數(shù)據(jù)段的頻域信息并構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣。然后設(shè)置迭代自動停止條件以及稀疏支撐向量和自發(fā)腦電?電噪聲聯(lián)合功率向量的初始值。而后迭代更新信號的后驗(yàn)均值與后驗(yàn)協(xié)方差并由此更新稀疏支撐向量和自發(fā)腦電?電噪聲聯(lián)合功率向量。最后，當(dāng)?shù)Y(jié)束時利用最新的稀疏支撐向量給出源定位結(jié)果。本發(fā)明在頻域上對穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)源定位問題進(jìn)行建模，結(jié)合多段數(shù)據(jù)中信號的聯(lián)合稀疏性，在稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)框架下給出了適用于各種穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)的腦源定位方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(SBL)的穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)(SSR)腦源定位方法。

背景技術(shù)

穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)(SSR)是由周期性刺激信號誘發(fā)產(chǎn)生的腦電圖(EEG)信號成分，具有與周期性刺激信號頻率相同的正弦信號形式。與瞬態(tài)誘發(fā)電位相比，穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)具有易于使用傅立葉分析在頻域上分辨信號和噪聲的優(yōu)點(diǎn)。目前對穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)的研究主要集中在聽覺、視覺和體感等領(lǐng)域，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有重要的潛在應(yīng)用價(jià)值。如聽覺穩(wěn)態(tài)響應(yīng)由周期性的聽覺刺激產(chǎn)生，可用于聽力測試，麻醉監(jiān)測和神經(jīng)學(xué)評估，而視覺穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)可能與被試的注意力運(yùn)作方式有關(guān)。

從EEG信號起源的角度闡明認(rèn)知過程的基本機(jī)制一直是亟待解決的問題。在頭皮上通過電極采集到的腦電記錄可以反映大腦內(nèi)部的神經(jīng)元活動，對腦電記錄和神經(jīng)元電生理活動關(guān)系的合理建模成為解決腦源定位問題的關(guān)鍵。經(jīng)過幾十年的研究，已經(jīng)有很多關(guān)于腦源定位的研究。就源模型的選擇而言，通常更傾向于分布式源模型。與等效電流偶極子模型相比，分布式源模型不對源的數(shù)量作假設(shè)，而且可以得到更好的定位精度。當(dāng)使用分布式源模型時，利用觀測到的EEG數(shù)據(jù)對激活神經(jīng)元的空間分布進(jìn)行估計(jì)是一個嚴(yán)重欠定的逆問題。為約束解空間，需要引入合理的先驗(yàn)假設(shè)。傳統(tǒng)的線性分布式方法通常使用固定并且已知的先驗(yàn)假設(shè)，而人為主觀設(shè)定的先驗(yàn)假設(shè)很大程度上影響了源定位結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了得到從數(shù)據(jù)角度考慮下更為合理的先驗(yàn)條件，越來越多的研究將貝葉斯方法引入腦源定位問題，在貝葉斯框架中以先驗(yàn)分布的形式嵌入先驗(yàn)假設(shè)，并通過貝葉斯推理過程確定合適的先驗(yàn)。

雖然穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)在頻域上的特征是稀疏的，可以通過傅里葉分析在頻域上對穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)源定位問題進(jìn)行簡化，然而目前還沒有研究針對穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)特征提出的源定位方法。基于穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)在頻域上的特征，在貝葉斯框架下建立一個適用于穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)腦源定位方法將具有十分重要的意義。

目前尚無已公開專利應(yīng)用解決基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法的穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)腦源定位問題，但是有一些論文提出了有關(guān)貝葉斯方法應(yīng)用于瞬態(tài)誘發(fā)電位的腦源定位問題，如：

文獻(xiàn)(Wipf and Nagarajan,A unified Bayesian framework for MEG/EEGsource imaging)分析并擴(kuò)展了適用于源定位問題的幾大類貝葉斯方法，包括經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法，標(biāo)準(zhǔn)MAP估計(jì)和多元變分貝葉斯近似，結(jié)合現(xiàn)有方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了可應(yīng)用于腦電圖/腦磁圖源成像的統(tǒng)一貝葉斯框架。

文獻(xiàn)(Saha,et al.Evaluating the Performance of BSBL Methodology forEEG Source Localization On a Realistic Head Model)和(Costa,et al.Bayesian EEGSource Localization Using a StructuredSparsity Prior)提出為了提高源定位算法的性能，還需要考慮結(jié)構(gòu)稀疏性，并在貝葉斯框架中分別引入了內(nèi)部塊體結(jié)構(gòu)信息和多元Bernoulli-Laplacian結(jié)構(gòu)稀疏先驗(yàn)。

綜合當(dāng)前研究現(xiàn)狀，貝葉斯方法應(yīng)用于腦源定位問題具有很好的優(yōu)勢，但應(yīng)用于穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)腦源定位還需要提出切實(shí)可行的方法。

傳統(tǒng)技術(shù)存在以下技術(shù)問題：