CN112075945A - 一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法 - Google Patents

一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法。给人一听觉语言刺激，实时检测人的眼电信号，根据人因刺激诱发的眼电信号来判断大脑对语音信息的处理能力，从而判断大脑的意识结果；听觉语言刺激是通过播放具有听觉语言范式的节律化的语音刺激序列；检测人的眼电信号是使用脑电帽附带的眼电采集装置采集人的眼电信号；根据眼电信号中的眼动能量，将意识进行划分或者分级。本发明能够通过听觉语言刺激下的眼电，能够更好地准确检测潜在的反应意识的深度。

Description

一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法
技术领域
本发明涉及了一种神经意识检测方法，涉及到一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法。
背景技术
麻醉深度的监护在神经科学和临床医学上是一个重要的问题。现在，人们通常使用脑电特征做为临床的麻醉监护的手段。
事实上，最近几年的研究表明，意识的丧失，更多是来源于大脑对信息整合加工能力的失去。在意识消失时，大脑各个区域任然对刺激有响应，但是相互之间的联系沟通能力降低了。皮层间信息整合能力的破坏，可能是麻醉诱发无意识的常见机制。用功能核磁共振(fMRI)观察不同麻醉状态下的进行复杂听觉任务的志愿者可以发现，在麻醉期间初级听觉皮层任然活跃，但涉及语言和词汇的特异性皮层被抑制。
麻醉时，初级听觉皮层仍然有对音节的简单反射，但是大脑已经无法对语音信息进行处理了。大脑对语音信息的处理能力或许能反应为意识状况。最近也有多项研究利用声音刺激下的脑电来反应受试者的意识状况。听觉诱发电位(Auditory-evoked potential(AEP))被证明随着麻醉深度的加深其幅值会降低潜伏期会增长。利用脑电对新奇声音的响应，如局部音高的改变引起的匹配负波(mismatch negativity(MMN))和整体音序的改变引起P300b响应也被证明能反应意识的状态。但是声音诱发脑电信号信噪比低，幅值微弱(约几十微幅)容易受到干扰，对监护设备要求比较高。很难成为一种临床的麻醉监测手段。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明提出了一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，能够通过听觉语言刺激下的眼电，能够更好地准确检测潜在的反应意识的深度。
本发明所采用的技术方案是：
本发明给人一听觉语言刺激，实时检测人的眼电信号，根据人因刺激诱发的眼电信号来判断大脑对语音信息的处理能力，从而判断大脑的意识结果。
根据眼电信号中的眼动能量，将意识进行划分或者分级。具体可以分为清醒、轻度镇静和深度镇静的三个状态。
所述的眼动能量的频率和听觉语言刺激中的频率一致。
听觉语言刺激是通过播放具有听觉语言范式的节律化的语音刺激序列。本发明采用特殊的听觉语言范式，该听觉语言范式使用节奏化的语言，在诱发出脑电信号的基础上还诱发出了眼电。
所述的语音刺激序列在整个实验中持续播放，以每30秒为一个循环，每个循环的前20秒为空白声音，后10秒每隔2秒播放一次与人有关语义信息的声音信号。
所述的语音刺激序列的强度为87-90db。
所述的语音刺激序列采用唤名语音序列。声音刺激诱发眼电需要声音刺激材料尽可能的调动受试者的注意力。采用呼唤自己名字的声音相对与其他声音能更显著地捕获注意力并且将刺激带入大脑皮层。
检测人的眼电信号是使用脑电帽附带的眼电采集装置采集人的眼电信号。眼电信号采集时的电极类似于脑电和心电的电极。
所述的眼电信号为纵向眼电信号。
所述的听觉语言刺激是在双耳旁进行同时声音刺激。
这样当人集中注意力听一固定频率的语义句子/词序列时，会有效诱发与句子/词相同频率的眼动。
当给人一个能引起其注意力的节律化的唤名语音信号，随着注意力的调动，受试者会不由自主的跟随进行眼动。即产生一个和语音频率相同的眼动。而随着意识的逐渐减弱，大脑逐渐失去对语言信息的处理综合能力，因处理语音的注意力集中引发眼动会逐渐的减弱，最后消失。由此用测量到的对应频率的眼电能量，来表征受试者眼动对语言信号的跟随能力，从而反应麻醉中的意识状况。
本发明方法利用大脑在加工处理语音信息时产生的眼电会随着意识的消失而消失，用声音刺激下的眼电来判断大脑的意识状况。
本发明的方法较现有典型方法具有以下优点和有益效果：
本发明相对于传统利用脑电的判断方法而言眼电信号远远大于脑电信号，便于采集，对设备要求更低，更易于处理，设备更加便携。且在声音刺激下的眼电现象更直观，对处理设备处理技术要求更低。
而且，相对于传统的MOAA/S，Ramsay等利用受试者应答来检测方法而言，本发明方法更客观可靠，且于意识的机理相贴近，且所采用的眼电信号的幅值(约几毫伏)远远大于声音诱发脑电，且相对于声音诱发脑电易于监测、抗干扰能力强。
本发明方法可用在麻醉领域，也可以用在脑损伤等领域。
附图说明
图1为具体实施例的实验方案示意图；
图1A为声音诱发眼电的示意图，通过图左边的节律化声音诱发节律化图右边的节律化眼电；
图1B为具体实施例的麻醉方式及刺激方式示意图，病人再根据药物浓度划分的不同意识状况下接收声音刺激；
图2为不同呼末七氟醚浓度下的眼电频谱图。每个浓度的眼电频谱图用纵向虚线隔开，在每个子图的右上角标出呼末七氟醚的浓度。
图2A为在声音刺激下的眼电频谱图；
图2B为在静默声音下的眼电频谱图；
图3为不同意识状态下EOG能量指数和脑电双频指数BIS的趋势图。
图3A为描述EOG能量指数和脑电双频指数在不同药物浓度时变化的折线图。误差线表示95置信区间的范围，
图3B为描述EOG能量指数和脑电双频指数在不同药物浓度时变化的散点图。
图3C为为描述EOG能量指数和脑电双频指数在不同药物浓度时变化的柱状。
具体实施方式
以下通过具体实施例再对本发明的上述内容作进一步的详细说明。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅局限于以下的实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或变更，均应包括在本发明的范围内。
本发明实施例的声音刺激与实验过程如下：
1、模型构建
在所有受试者均阅读并签署书面知情同意后，本实施例实验纳入29例受试者(ASA1级或2级，其中男性16例；年龄18-70岁)。所有纳入研究的受试者均没有听力障碍或神经障碍。本实施例实验不纳入孕妇、在登记后24小时内服用阿片类药物或镇静剂的受试者。所有受试者术前禁食至少6小时。
具体实施例在全麻手术中进行实验，随着麻醉深度加深受试者对语言的处理能力逐渐下降，意识也逐渐降低。受试者均为做下肢手术的受试者，采使用腰麻、硬膜外联合麻醉受试者的下肢。然后通过喉罩通气的方式使用七氟醚进行诱导和维持。七氟醚的初始浓度设定为0.5％，七氟醚浓度每2分钟增加0.2％，直至七氟醚的浓度到达2.5％的时候进行维持。
整个麻醉过程中，常规监护血氧饱和度，脉搏，血压，心率。并佩戴脑电双频指数BIS电极进行麻醉深度检测。使用ANT Neuro生成的脑电帽附带的眼电监测部分来监测受试者的眼电信号。佩戴双耳耳机进行声音刺激。
2、声音刺激材料和实验方案
本实验使用0.5Hz的唤名声音来做为刺激材料。在实施例实验中，使用脑电帽附带的眼电采集装置采集受试者的纵向眼电，获得对声音有更强的跟随能力结果。
本实验的唤名语音刺激序列在实验前由百度AI合成。语音刺激序列(16-bit,16ksampling rate,Chinese Mandarin)在实验中由双耳耳机播放，强度为87-90db。语音刺激序列在整个实验中持续播放，每30秒为一个循环，循环的前20秒为空白声音，后10秒每隔2秒呼唤一次受试者的名字(图1A)。
通过对比所有受试者在空白声音下的眼电和在唤名声音刺激下眼电来观察唤名声音刺激序列对眼电的作用。按照受试者在麻醉诱导过程中的呼末七氟醚浓度将受试者的意识状况分为清醒，轻度镇静，深度镇静状态(三种状态下受试者的呼末七氟醚浓度分别为0％-0.5％，0.7％-0.9％，1.2％-1.4％)。在三种意识状况下所有受试者均持续接受声音刺激，通过对比所有受试者在不同意识状态下的唤名声音诱发眼电，来观察麻醉药对唤名声音眼电的影响(图1B)。
3、数据分析
采用自举法来将眼电频谱在0.5Hz处的能量与其相邻频率区处的能量相比较来检验眼电频谱在0.5Hz处峰值的显著性。
首先，将29个受试者频谱的样本集重采样10000次。然后将0.5Hz处的频谱功率与相邻频率区处的功率做比较。如果有A％样本在0.5Hz处的能量高于相邻区域，那么眼电频谱在0.5Hz处有频谱峰值的显著性水平为(100A+1)/10001。
同样也使用自举法来计算眼电频谱的标准误差。使用单因素方差分析来评估受试者的PESA或BIS值(脑电双频指数值)在不同药物浓度或不同意识状况之间差别的显著性。使用邦费罗尼修正后的t检验来做方差分析后的事后检验。数据结果的值由mean±SD或95CI区间来呈现。
上述脑电双频指数值是通过脑电测量仪获得。
采用PK预测概率用于评价PESA或bis值对镇静深度的预测能力。在PK预测概率计算过程中，使用BIS值或PESA作为预测的自变量，实际镇静深度(以呼末七氟醚的浓度为评判实际镇静程度的基准)作为预测的目标值。PK值越接近1，则说明指标的预测效果越好。根据预测目标的不同计算了两种PK预测概率。首先，PK SEV表示正确预测呼末七氟醚浓度的概率。其次，PK cs表示正确预测受试者意识状况的概率。
4、试验结果：
4.1、不同呼末七氟醚浓度下的眼电频谱
在麻醉诱导过程中受试者的呼末七氟醚浓度缓慢增加，记录受试者在不同呼末七氟醚浓度下在唤名声音刺激时的眼电频谱图及静默声音时的眼电频谱图(图3)。使用自举法评估29个受试者的眼电频谱在0.5Hz处有峰值的显著性，计算眼电在0.5Hz处频谱值的置信区间(表1)。可以看到在受到唤名声音刺激时受试者的眼电频谱在呼末七氟醚浓度小于1.2％时均在0.5Hz处存在频谱峰值。
表1受试者在声音刺激下眼电及静默时的眼电在0.5Hz处频谱值的情况
Figure BDA0002686879840000051
这说明在镇静程度较低时眼电能跟踪唤名声音刺激序列的结构。进一步观察，发现眼电的0.5hz能量峰值随着呼末七氟醚浓度的升高逐渐降低，甚至在呼末七氟醚浓度超过1.2％时声音刺激下眼电频谱在0.5Hz处已经不存在显著的频谱峰值了。也就是说，眼电信号会跟随唤名声音序列，且该跟随能力会随着镇静程度的加深而减弱。同时，可以看到在不同七氟醚浓度下的静默声音时的眼电频谱均不在0.5hz处有能量峰值。
这一步说明了图3A中的0.5hz眼电能量峰值是由唤名语音序列刺激信号引起的。
4.2、不同镇静深度的诱发眼电能量及BIS值
实施例提取出受试者在不同呼末七氟醚浓度时在的唤名语音序列刺激下眼电频谱0.5hz处峰值，并且按照清醒时的峰值能量为100将其归一化，称其为唤名诱发眼电能量指数(PESA)。
为了评估诱导过程PESA的变化是否和镇静状况变化有一致的趋势，以及PESA和BIS相对比的情况，记录了受试者呼末七氟醚浓度上升时受试者的PESA及BIS值的变化(图3A，图3B)。可以看到随着呼末七氟醚浓度的上升，PESA与BIS均有明显的降低。麻醉诱导过程中PESA或BIS均与呼末七氟醚显著相关(P<0.01)。而PESA(-0.75)相对于BIS值(-0.64)对呼末七氟醚有更好的相关性，说明其相对于BIS能更好的反应七氟醚的浓度。
按照呼末的七氟醚的浓度将受试者的意识分为以下三种状况：清醒(0％-0.5％)，轻度镇静(0.7％-0.9％)，深度镇静(1.2％>)。单因素方差分析被用来检验受试者的PESA或BIS在不同意识状况之间的差异。可以看到三种意识状况之间的PESA存在显著差异(图3C)。清醒状况下的诱发眼电能量显著高于轻度镇静下的诱发眼电能量，轻度镇静下的眼电诱发能量也显著高于深度镇静下的眼电诱发能量(清醒：84.0±22.8，轻度镇静：47.0±27.7，深度镇静：10.9±16.5，p<0.01)。
进一步分别计算了PESA及BIS对呼末七氟醚浓度及意识状况的预测概率，评价PESA对镇静深度的预测能力以及与BIS值相对比的情况。就对药物浓度的预测能力而言，BIS的预测概率(0.85±0.08)略高于PESA(0.84±0.08)的预测概率。但是对基于以呼末七氟醚浓度而划分的三种意识状况的预测概率而言，PESA(0.92±0.08)的预测概率略高于BIS(0.90±0.12)的预测概率。
总体而言，就对镇静深度的预测能力而言PESA与BIS比较相近，能更好的反应药物浓度变化趋势。均能比较好的预测麻醉诱导期的镇静深度。且因为眼电信号比脑电信号大了约1个数量级，对设备的要求更低，更易于测量。

Claims (10)

1.一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：
给人一听觉语言刺激，实时检测人的眼电信号，根据人因刺激诱发的眼电信号来判断大脑对语音信息的处理能力，从而判断大脑的意识结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：根据眼电信号中的眼动能量，将意识进行划分或者分级。
3.根据权利要求1所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：所述的眼动能量的频率和听觉语言刺激中的频率一致。
4.根据权利要求1所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：听觉语言刺激是通过播放具有听觉语言范式的节律化的语音刺激序列。
5.根据权利要求4所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：所述的语音刺激序列在整个实验中持续播放，以每30秒为一个循环，每个循环的前20秒为空白声音，后10秒每隔2秒播放一次与人有关语义信息的声音信号。
6.根据权利要求4所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：所述的语音刺激序列的强度为87-90db。
7.根据权利要求4所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：所述的语音刺激序列采用唤名语音序列。
8.根据权利要求1所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：检测人的眼电信号是使用脑电帽附带的眼电采集装置采集人的眼电信号。
9.根据权利要求1所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：所述的眼电信号为纵向眼电信号。
10.根据权利要求1所述的一种基于语音刺激下根据眼电信号的意识检测方法，其特征在于：所述的听觉语言刺激是在双耳旁进行同时声音刺激。
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