[發明專利]復雜腦肌交互閉環功能網絡框架的構建方法

有效

• 申請號: 202210176343.8
• 申請日: 2022-02-25
• 公開（公告）號: CN114569139B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 劉金標;魏依娜;馮琳清;唐弢;王麗婕
• 申請（專利權）人: 之江實驗室
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/372;A61B5/389;A61B5/397;A61B5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種復雜腦-肌交互閉環功能網絡框架的構建方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：合并采集記錄的腦電和肌電數據為N+M維的時間序列；其中，N為腦電數據的通道數，M為肌電數據的通道數；

步驟2：描述時間序列為多元自回歸過程，表示如下：

其中X_r(t)是時間序列，A_k為稀疏矩陣，p表示模型階數，k表示滯后變量，ε_r(t)表示白噪聲，并根據滯后變量k設0或非0值擴展為瞬時效應和滯后效應，獲得初始模型；

步驟3：基于Akaike信息標準評估初始模型的最佳模型階數，根據最佳模型階數對初始模型進行修正獲得多元自回歸模型；

步驟4：在滯后變量等于0時的瞬時效應下，對多元自回歸模型進行傅立葉變換，轉換到頻域并提取模型系數矩陣；

步驟5：根據步驟4提取的模型系數矩陣計算所有通道對之間的擴展偏定向相干值；

步驟6：采用因果傅里葉變換代理數據方法驗證每個腦肌通道對之間的擴展偏定向相干值在頻域中的統計顯著性，具體如下：

步驟6.1：通過隨機化原始N+M維的時間序列的幅度和相角，破壞直接因果耦合，但保留功率譜和相位差；

步驟6.2：采用重整化偏定向相干方法，確定置信區間和顯著性閾值；顯著性閾值定義為1000個代理集中每個相干分布的第95個百分點；依據顯著性閾值驗證每個腦肌通道對之間的擴展偏定向相干值在頻域中的統計顯著性；若不具有統計顯著性，則將對應腦肌通道對之間的擴展偏定向相干值修正為0；

步驟7：定量分析特定頻段中通道之間的顯著擴展偏定向相干面積作為功能連通性度量，建立相關矩陣，依據定義的出度方向和入度方向，分別形成兩個復雜腦-肌交互閉環功能網絡；所述出度方向和入度方向具體為：根據相關矩陣的對角線劃分的兩個區域，將所有腦肌通道對之間的不同信息流分別定義為出度方向和入度方向；

其中，定量分析特定頻段中通道之間的顯著擴展偏定向相干面積作為功能連通性度量具體如下：

步驟7.1：構建涉及不同皮層區域間、皮層肌肉間和不同肌肉間相關事件的功能連通性框架；

步驟7.2：分析特定頻段f_b～f_e中通道之間的顯著相干面積，歸一量化為功能連通性度量值；其中，兩個通道之間的歸一化顯著擴展偏定向相干區域FC_ePDC通過下式進行量化：

表示頻率f處的擴展偏定向相干值，SL_ij(f)表示頻率f處的顯著性閾值，Δf表示頻率分辨率，r表示不同的源通道組合，r＝1,2,3，r_ij表示多元自回歸變量。

2.如權利要求1所述的構建方法，其特征在于，還包括閉環網絡有效連通性分析，具體為：將從源區域流向目標區域的總相干信息定義為流入指數IFi，表示一個區域對閉環系統另一個區域的因果影響，而將從目標區域流向源區域的總相干信息定義為流出指數OFi，表示一個區域被另一個區域因果驅動的程度；分別表示如下：

表示特定頻段f_b～f_e中兩個通道之間的偏定向相干流入信息，表示特定頻段中兩個通道之間的偏定向相干流出信息。

3.如權利要求1-2任一項所述構建方法，其特征在于，所述步驟7中，利用網絡稀疏度即連接密度作為閾值度量將相關矩陣轉換為加權圖獲得兩個復雜腦-肌交互閉環功能網絡。

4.如權利要求1-2任一項所述構建方法，其特征在于，利用閉環網絡的邊緣強度表征皮層-肌肉-皮層協調工作模式的動態變化。