[發明專利]熵穩定性判據的兒童腦電功能連接圖譜構建方法

在審

• 申請號: 202210094726.0
• 申請日: 2022-01-26
• 公開（公告）號: CN114305451A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 曹九穩;潘克炎;鄭潤澤;崔小南;蔣鐵甲;高峰;劉俊飆
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/374;A61B5/00
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明公開了一種熵穩定性判據的兒童腦電功能連接圖譜構建方法。首先進行數據預處理，然后進行功能連接網絡構建，最后進行網絡特征提取與分析。本發明采用隨機網絡和香農熵度量的結合方法搜尋最優閾值，基于該方法構建的二值網絡相比其他方式構建的二值網絡具有更強的組內網絡穩定性，即網絡的個性化連接部分更少，且更突出其年齡特征。分別提取了個體水平以及年齡組水平功能連接的圖論特征，包括功能分離，功能整合，網絡中心性度量分析功能連接隨年齡增長的變化規律以及特定年齡階段的功能連接模式的特性。其中，功能連接的變化趨勢與醫學常識相符，這驗證了功能連接構建方法的合理性。

技術領域

本發明屬于智能生物醫學信號處理領域，涉及一種熵穩定性判據的兒童腦電功能連接圖譜構建方法。

背景技術

在兒童時期，大腦在結構和功能上發生了很大的變化。這一階段的微妙變化可能會隨著不同發展過程的展開而被大大放大，產生深遠的影響。偏離正常發展可能會導致多動癥、自閉癥和精神分裂癥等疾病。大腦的宏觀活動主要體現在不同腦區之間的交互。傳統的單變量特征無法捕捉這一信息，功能連接作為雙變量之間的關聯性特征，能夠刻畫哪些大腦區域之間存在何種程度的信息交互。因此，構建可靠的正常兒童大腦功能連接圖譜不僅能夠分析兒童大腦功能連接的變化軌跡，還對于腦部疾病檢測具有重要意義。

功能連接通常基于功能磁共振成像(fMRI)數據或者腦電圖(EEG)數據構建而成。相比于fMRI，EEG數據在時間域上擁有更高的分辨率，空間域上能夠滿足皮層功能連接分析的需要，另外EEG信號采集成本相對低廉。因此越來越多的研究者使用EEG數據進行腦功能連接相關研究。目前基于EEG功能連接研究主要集中在腦病檢測與年齡分析兩個方向：

腦病檢測：腦病包含癲癇，阿爾茨海默病，抑郁癥等等。通常使用智能決策模型分析腦病患者與正常人的腦功能連接的差異性，從而實現對腦疾病的檢測。

年齡分析：通常研究衰老對腦功能連接產生的影響。例如將個體簡單地劃分為年輕組以及老年組進行比對分析，或者在較大的年齡跨度下基于個體研究功能連接特征隨年齡增大的變化趨勢。

上述領域的研究存在如下問題：1.腦病智能檢測為了區分患者與對應年齡的正常對照組，通常通過組間差異性最大化進行功能連接構建，導致正常對照組的功能連接會有悖于真實情況。2.年齡分析領域則缺乏針對兒童的各個重要年齡階段的腦功能連接的構建和分析方法。該方法的提出對于輔助兒童腦病的診斷也具有重要意義。

除此之外，許多功能連接相關的研究沒有對功能連接進行二值化，這將會導致噪聲相關的連接沒有被去除。

發明內容

針對上述的腦功能連接分析方法存在的問題和不足之處，本發明提出了熵穩定性判據的兒童腦電功能連接圖譜構建方法。該方法將0-17歲兒童劃分為7個年齡組，削弱個體的個性化部分功能連接，提取具有較高穩定性的個體水平功能連接以及年齡組水平功能連接，并利用圖論以及統計方法對不同年齡段的腦功能連接差異性以及頻帶的重要性進行分析。

由于年齡影響功能連接的模式，因此基于功能連接的腦部疾病檢測通常與相應年齡的正常功能連接進行對比并分析其存在的異常連接，但其功能連接構建方法旨在最大化組間差異性，該方法下的正常對照組的功能連接未能接近于真實的情況。本發明在穩定性準則下，能夠構建突出年齡相關的功能連接，能夠克服目前的腦部疾病檢測中正常對照組的功能連接構建方法存在的弊端。另外，基于年齡組進行分析，除了能夠得到正常兒童的功能連接隨年齡增長的變化規律，還反映了某個具體年齡段的功能連接特征。該方法適用于處理各年齡段的兒童腦電圖數據，并能夠得到理想的分析結果。