CN113288174B - 一种精神分裂患者认知功能的检测方法 - Google Patents

一种精神分裂患者认知功能的检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113288174B
CN113288174B CN202110600796.4A CN202110600796A CN113288174B CN 113288174 B CN113288174 B CN 113288174B CN 202110600796 A CN202110600796 A CN 202110600796A CN 113288174 B CN113288174 B CN 113288174B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
patient
cognitive function
blood oxygen
electroencephalogram
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110600796.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113288174A (zh
Inventor
王荃
崔萌
张黄叶敏
党若琛
胡炳樑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
XiAn Institute of Optics and Precision Mechanics of CAS
Original Assignee
XiAn Institute of Optics and Precision Mechanics of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by XiAn Institute of Optics and Precision Mechanics of CAS filed Critical XiAn Institute of Optics and Precision Mechanics of CAS
Priority to CN202110600796.4A priority Critical patent/CN113288174B/zh
Publication of CN113288174A publication Critical patent/CN113288174A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113288174B publication Critical patent/CN113288174B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14542Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring blood gases
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A61B5/14553Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases specially adapted for cerebral tissue
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/725Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7253Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明提供于一种精神分裂患者认知功能的检测方法,解决现有精神分裂患者的认知障碍评估方法存在检测过于复杂以及无法客观进行评价的问题。该方法包括:步骤一、将光源和探测器布置在患者头部的前额叶和韦尼克区,将脑电电极贴合在患者头部;步骤二、采集患者设定时间内的静息态数据;步骤三、按照顺序引导患者完成认知功能评估量表,同时行为记录摄像机采集患者完成认知功能评估量表的全过程;步骤四、将脑血氧数据、脑电数据传输至工作机;步骤五、对数据进行处理;步骤六、将处理后的血氧指标、静息态脑电数据和脑血氧数据与该患者上一次的检测数据进行对比,从而获取患者的认知功能变化。

Description

一种精神分裂患者认知功能的检测方法
技术领域
本发明属于精神分裂患者认知功能评估领域,涉及一种精神分裂患者认知功能的检测方法,具体涉及一种基于脑电和近红外光谱脑血氧检测技术融合的精神分裂患者认知功能评估方法。
背景技术
精神分裂症是一种慢性的、严重的精神障碍,在阳性和阴性症状之外,存在严重的认知缺陷。多数患者在阳性症状改善后,仍存在注意、言语、思维、推理、问题解决、社会适应能力等诸方面的缺陷,最终影响患者的康复、预后、回归社会和生活质量。因此,认知功能损伤的严重程度与长期预后关系密切,对患者的远期康复、社会功能(如工作、社交、生活能力等)的恢复起着关键作用。
近年来,精神分裂症在国际精神医学领域被认识并引起重视。这是因为精神分裂症患者认知功能损伤的临床意义重大,尤其是其机制不明,加上尚无有效的治疗手段,是国际精神医学、心理学界的研究热点。精神分裂患者的认知障碍问题是多方面因素共同作用导致的。首先,认知功能损害可能是精神分裂症本身疾病性质决定的。认知功能与大脑功能密切相关,是大脑结构和功能异常所致。而精神分裂症患者脑结构和功能异常是其认知损伤的基础,这与认知功能的损伤密切相关。精神分裂症患者认知功能损伤也可能受一些基因的调控。很多精神疾病与遗传有关,呈现家族聚集性,同样精神分裂症认知功能损伤也有遗传基础。除此之外,脑源性营养因子被认为是精神分裂症认知功能降低的原因之一。这些因子在大脑里无处不在,并直接参与神经元的各种生理活动。最为常见的脑源性神经营养因子(BDNF)被发现在精神分裂症患者中明显降低,而且参与了患者认知功能损伤。另外,也有证据显示精神分裂症认知功能降低与免疫功能异常引发的炎症反应以及自由基代谢有关。
目前,精神疾病的诊断和评判症状严重程度以及认知功能的评判尚无客观的生物学指标,多采用量表进行检测。目前国际上常采用精神分裂症认知功能成套测验(MCCB)、简明成套测评量表(BACS)和CNTRICS等检测精神分裂症患者的认知功能,也采用其他多种认知功能检测量表,如CANTAB等,或者是多种认知量表的组合。尽管认知评定工具较多,但是部分方法存在检测过于复杂、耗时长、难度大、患者不易完成,且需要专业人员和电脑软件才能进行,无法在临床上广泛应用。部分方法虽然简捷,如简易智力状态检查(MMSE),这类方法对于老年认知缺损的筛查比较敏感,但是对精神分裂症认知损伤领域和严重程度并不敏感,具有天花板效应,同时也需要更为客观的生物学指标来对精神分裂患者的认知障碍程度进行分析。
发明内容
本发明的目的是解决现有精神分裂患者的认知障碍评估方法存在检测过于复杂以及无法客观进行评价的问题,提供于一种精神分裂患者认知功能的检测方法。
为实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种精神分裂患者认知功能的检测方法,包括以下步骤:
步骤一、将光源和探测器布置在患者头部的前额叶和韦尼克区,将脑电电极贴合在患者头部,随后在患者的一侧设置行为记录摄像机;
步骤二、将光源和探测器分别与fNIRS功能性近红外光谱仪连接,将脑电电极与脑电图仪连接,并分别对fNIRS功能性近红外光谱仪、脑电图仪进行校准,随后fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪开始工作,采集患者设定时间内的静息态数据,所述静息态数据包括静息态脑血氧数据和静息态脑电数据;
步骤三、按照顺序引导患者完成认知功能评估量表,所述认知功能评估量表包含多个任务,完成认知功能评估量表的同时,fNIRS功能性近红外光谱仪采集患者的脑血氧数据,脑电图仪采集患者的脑电数据,根据任务在工作机上手动设置事件刺激标志,与此同时,行为记录摄像机采集患者完成认知功能评估量表的全过程;
步骤四、fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪将脑血氧数据、脑电数据传输至工作机;
步骤五、对数据进行处理;
5.1)通过行为记录摄像机采集的数据判断患者是否有异常行为,如果有异常行为,则剔除异常行为时间段内的数据,如果没有异常行为,则采用全部数据;
5.2)对脑血氧数据进行处理;
5.2.1)对脑血氧数据进行预处理;
首先,对脑血氧数据进行0.01-0.2Hz带通滤波,滤除无关的噪音成分;然后,对步骤二采集的静息态脑血氧数据进行平均计算,将该平均值数据作为基线进行脑血氧数据的基线校正,消除脑血氧数据的纵向信号漂移;
5.2.2)通过事件刺激标志对每个认知功能评估量表的时间段进行分段,对每个时间段的脱氧血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度、总血红蛋白指数计算在该时间段内的均值、标准差、中位数、最大值绝对值和最小值绝对值,从而获取血氧指标;
5.3)对脑电数据进行处理;
5.3.1)对步骤二获取的静息态脑电数据进行分析;
首先,对步骤二获取的静息态脑电数据进行傅里叶变换;其次,对傅里叶变换后的脑电数据进行功率谱分析,得到功率谱图;最后,在功率谱图上计算得到对应频带的平均功率,对应频带的平均功率包括α波、θ波以及δ波的平均功率;
5.3.2)对步骤四获取的任务态的脑电数据进行分析;
首先,对中央点每次刺激后的脑电数据信号进行0.016-40Hz的带通滤波,再进行叠加平均、去均值处理、白化处理的预处理;其次,利用FastICA算法提取事件相关电位成分N2、P300、N400的特征,其中事件相关电位成分N2、P300、N400的特征包括潜伏期以及波幅;
步骤六、将步骤五处理后的血氧指标、静息态脑电数据和脑血氧数据与该患者上一次的检测数据进行对比,从而获取患者的认知功能变化。
进一步地,步骤六中,当患者脑部组织的正性激活均存在明显差异,且静息态脑电数据处理后得到的α波功率减少,θ波、δ波功率增加,其事件相关电位成分N2、P300、N400的波幅减低、潜伏期延长,则患者认知功能障碍进一步加重。
进一步地,步骤5.3.2)中,对中央点和P2电极每次刺激后1s的脑电数据信号进行叠加平均、去均值处理、白化处理的预处理。
进一步地,步骤三中,认知功能评估量表包括MCCB量表、B-CATS量表和/或SCoRS量表。
进一步地,步骤三中,认知功能评估量表包括MCCB量表。
进一步地,步骤二中,采集患者3分钟内的静息态数据。
与现有技术相比,本发明具有的有益技术效果如下:
1.本发明方法使用fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪测量正在完成认知功能评估量表的精神分裂患者的脑血氧变化和脑电变化,为精神分裂症认知功能的检测提供了客观的生物学指标,对精神分裂患者的认知障碍程度进行更为客观准确的分级。
2.本发明方法使用fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪多模态融合对精神分裂患者的认知功能进行评估,在时间分辨率与空间分辨率上具有互补性,可提供更全面的脑功能活动信息,使评估结果更准确。
3.本发明方法使用近红外光谱成像技术和脑电技术进行评估,相对于功能磁共振成像等技术,具有便捷方便、耗时短、难度小、患者容易完成,无需要专业人员和电脑软,能够在临床上广泛应用。
4.本发明方法使用国际认可的量表结果作为精神分裂患者认知功能水平的参考,更具有权威性和参考意义。
附图说明
图1为本发明精神分裂患者认知功能的检测方法流程示意图;
图2为本发明精神分裂患者认知功能的检测方法实施时的场景布置示意图;
图3a为本发明方法中与执行功能相关的光源和探测器的排布示意图;
图3b为本发明方法中与执行功能、听觉记忆功能相关的光源和探测器的布置示意图;
图4为本发明脑电电极、光源、探测器排布方法示意图;
图5为本发明检测精神分裂患者认知功能的方法过程示意图。
附图标记:1-行为记录摄像机,2-工作机,3-探测器,4-光源,5-脑电电极,6-帘子。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用来解释本发明的技术原理,目的并不是用来限制本发明的保护范围。
本发明提供一种精神分裂患者认知功能的检测方法,该方法使用fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪等设备,改变了精神分裂患者认知功能的评估尚无客观生物学指标的现状,对精神分裂患者的认知障碍程度进行更为客观准确的分级;同时,该方法基于国际认可的精神分裂患者认知能力评估量表实现,并通过fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪多模态融合,整合分析不同模态的数据,对精神分裂患者的认知障碍程度进行分级,形成一个多模态融合的自动评测系统。此外,该方法使用fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪多模态融合的方法,有效避免单模态分析的缺陷,形成对脑神经活动的高空间分辨率高时间分辨率的分析,从而提供更全面的脑功能活动信息。
如图2所示,fNIRS功能性近红外光谱仪、脑电图仪与行为记录摄像机1在患者完成认知评估量表时同步完成数据采集;工作机2为正常电脑,包括控制模块与操作界面。控制模块用于实现对fNIRS功能性近红外光谱仪的控制、对脑电图仪的控制、对事件标记的控制。显示界面用于实现fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪采集得到的数据信号的显示,并显示分析结果,工作机放置在患者的视觉死角,可采用帘子6将患者与工作机隔开,排除影响。
如图1和图5所示,本发明提供的精神分裂患者认知功能的检测方法包括以下步骤:
步骤一、如图3a、图3b和图4所示,将光源4和探测器3布置在患者头部的前额叶和韦尼克区,将脑电电极5正确贴合在患者头部,随后在患者的一侧设置行为记录摄像机;
步骤二、将光源和探测器分别与fNIRS功能性近红外光谱仪连接,将脑电电极与脑电图仪连接,并分别对fNIRS功能性近红外光谱仪、脑电图仪进行校准,随后fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪开始工作,采集患者3分钟的静息态数据,静息态数据包括静息态脑血氧数据和静息态脑电数据;
步骤三、主试按照顺序引导患者完成认知功能评估量表任务,认知功能评估量表包含多个任务,完成认知功能评估量表的同时,fNIRS功能性近红外光谱仪采集患者的脑血氧数据,脑电图仪采集患者的脑电数据,实验员根据任务在工作机上手动设置事件刺激标志,与此同时,行为记录摄像机采集患者完成认知功能评估量表的全过程;
步骤四、fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪将血氧变化信号的脑血氧数据、脑电变化信号的脑电数据传输至工作机;
步骤五、对数据进行处理;
5.1)通过行为记录摄像机采集的数据判断患者是否有异常行为,例如抓帽子、跟主试对话或者突如其来的外界干扰等,如果有异常行为,则剔除异常行为时间段内的数据,如果没有异常行为,则采用全部数据;
5.2)对脑血氧数据进行处理;
5.2.1)对脑血氧数据进行预处理;首先对脑血氧数据进行0.01-0.2Hz带通滤波,滤除无关的噪音成分,然后对步骤二采集的静息态脑血氧数据进行平均计算,将该平均值数据作为基线进行脑血氧数据的基线校正,消除脑血氧数据的纵向信号漂移;
5.2.2)通过事件刺激标志对每个认知功能评估量表的时间段进行分段,对每个时间段的脱氧血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度、总血红蛋白指数计算在该时间段内的均值、标准差、中位数、最大值绝对值和最小值绝对值,从而获取血氧指标;
5.3)对脑电数据进行处理;
5.3.1)对步骤二获取的静息态脑电数据进行分析;
首先,对步骤二获取的静息态脑电数据进行傅里叶变换;静息态脑电数据中,α波的频率为8~13Hz,振幅为20~100μV,θ波的频率为4~7Hz,振幅为10~50μV,δ波的频率为1~3.5Hz,振幅为20~200μV;其次,对变换后的脑电数据进行功率谱分析,得到功率谱图;最后,在功率谱图上计算得到对应频带的平均功率,对应频带的平均功率包括α波、θ波以及δ波的平均功率;
5.3.2)对步骤四获取的任务态的脑电数据进行分析;
N2、P300、N400是事件相关电位的成分,N2是由刺激诱发的潜伏期约为200ms的潜伏期较短的负波,P300是由刺激诱发的潜伏期约为300ms的晚期正波,N400是由刺激诱发的潜伏期约为400ms的负波;首先,对中央点每次刺激后的脑电数据信号进行0.016-40Hz的带通滤波,再对中央点(Cz电极)和P2电极每次刺激后1s的脑电数据信号进行叠加平均、去均值处理、白化处理的预处理;其次,利用FastICA算法提取中央点(Cz电极)的事件相关电位成分N2、P300和P2电极的事件相关电位成分N400的特征,事件相关电位成分N2、P300、N400的特征包括潜伏期以及波幅;
步骤六、将步骤五处理后的血氧指标、静息态脑电数据和脑血氧数据与该患者上一次的检测数据(初始为标准数据)进行对比,从而去评估患者的认知功能变化,当患者脑部组织的正性激活均存在明显差异,且其静息态脑电信号计算得到的α波功率减少,θ波、δ波功率增加,其事件相关电位成分N2、P300、N400的波幅减低、潜伏期延长,则患者认知功能障碍进一步加重。
本发明方法使用认知功能评估量表给精神分裂患者提供任务刺激,并得到量表的认知功能评定结果,认知功能评估量表选择国际上认可的评估精神分裂症认知功能的量表以提供任务刺激,例如MCCB量表、B-CATS量表以及SCoRS量表等。本发明优选实施例选择MCCB中文版量表,MCCB中文版量表是国际上认可的评估精神分裂症认知功能的量表。它包括7个心理维度和10项分测验:(1)处理速度,包括连线测验(TMT)、符号编码测验(SC)及语义流畅性测验(CF);(2)注意/警觉,即持续操作测验(CPT-IP);(3)工作记忆,包括数字序列测验(DS)及空间广度测验(SS);(4)言语学习和记忆,即言语记忆测验(HVLT-R);(5)视觉学习和记忆,即视觉记忆测验(BVMT-R);(6)推理与问题解决能力,即迷宫测验(MAZES);(7)社会认知,即情绪管理测验。
本发明fNIRS功能性近红外光谱仪与布满探测器和光源的帽子相连,并佩戴在精神分裂患者的头部,同时与工作机通过串口相连,用于实时采集完成量表的精神分裂患者的脑血氧数据,获得患者在任务刺激下大脑活动时氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况的脑血氧数据,传输脑血氧数据给工作机。
本发明脑电图仪与脑电电极相连,穿过帽子通过脑电膏和胶带贴合在精神分裂患者的头部,同时与工作机通过网口相连,用于实时采集完成量表的精神分裂患者的脑电数据,获得患者在任务刺激下大脑活动时皮质内大量神经元突触后电位同步总和形成的电位变化情况的脑电数据,传输脑电数据给工作机。
本发明行为记录摄像机用于记录患者在完成认知评估量表过程中的行为,包括一些异常行为,上述行为记录摄像机放置在显示器上端,以免引起患者的注意。
本发明工作机与fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪连接,安装有整个系统的控制与显示软件和数据分析系统,控制与显示软件用于控制fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪,显示器显示脑血氧数据和脑电数据的实时采集结果,通过数据分析系统对采样结果进行分析,并将分析结果传输至显示器。

Claims (6)

1.一种精神分裂患者认知功能的检测系统,其特征在于:
将光源和探测器布置在患者头部的前额叶和韦尼克区,将脑电电极贴合在患者头部,随后在患者的一侧设置行为记录摄像机;
将光源和探测器分别与fNIRS功能性近红外光谱仪连接,将脑电电极与脑电图仪连接,并分别对fNIRS功能性近红外光谱仪、脑电图仪进行校准,随后fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪开始工作,采集患者设定时间内的静息态数据,所述静息态数据包括静息态脑血氧数据和静息态脑电数据;
按照顺序引导患者完成认知功能评估量表,所述认知功能评估量表包含多个任务,完成认知功能评估量表的同时,fNIRS功能性近红外光谱仪采集患者的脑血氧数据,脑电图仪采集患者的脑电数据,根据任务在工作机上手动设置事件刺激标志,与此同时,行为记录摄像机采集患者完成认知功能评估量表的全过程;
fNIRS功能性近红外光谱仪和脑电图仪将脑血氧数据、脑电数据传输至工作机;
所述工作机对数据进行以下处理;
通过行为记录摄像机采集的数据判断患者是否有异常行为,如果有异常行为,则剔除异常行为时间段内的数据,如果没有异常行为,则采用全部数据;
对脑血氧数据进行处理:
对脑血氧数据进行预处理,首先,对脑血氧数据进行0.01-0.2Hz带通滤波,滤除无关的噪音成分;然后,对采集的静息态脑血氧数据进行平均计算,将平均值数据作为基线进行脑血氧数据的基线校正,消除脑血氧数据的纵向信号漂移;
通过事件刺激标志对每个认知功能评估量表的时间段进行分段,对每个时间段的脱氧血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度、总血红蛋白指数计算在该时间段内的均值、标准差、中位数、最大值绝对值和最小值绝对值,从而获取血氧指标;
对脑电数据进行处理:
对获取的静息态脑电数据进行分析,首先,对获取的静息态脑电数据进行傅里叶变换;其次,对傅里叶变换后的脑电数据进行功率谱分析,得到功率谱图;最后,在功率谱图上计算得到对应频带的平均功率,对应频带的平均功率包括α波、θ波以及δ波的平均功率;
对获取的任务态的脑电数据进行分析,首先,对中央点每次刺激后的脑电数据信号进行0.016-40Hz的带通滤波,再进行叠加平均、去均值处理、白化处理的预处理;其次,利用FastICA算法提取事件相关电位成分N2、P300、N400的特征,事件相关电位成分N2、P300、N400的特征包括潜伏期以及波幅;
将处理后的血氧指标、静息态脑电数据和脑血氧数据与该患者上一次的检测数据进行对比,从而获取患者的认知功能变化。
2.根据权利要求1所述的精神分裂患者认知功能的检测系统,其特征在于:当患者脑部组织的正性激活均存在明显差异,且静息态脑电数据处理后得到的α波功率减少, θ波、δ波功率增加,其事件相关电位成分N2、P300、N400的波幅减低、潜伏期延长,则患者认知功能障碍进一步加重。
3.根据权利要求2所述的精神分裂患者认知功能的检测系统,其特征在于:对中央点和P2电极每次刺激后1s的脑电数据信号进行叠加平均、去均值处理、白化处理的预处理。
4.根据权利要求1或2或3所述的精神分裂患者认知功能的检测系统,其特征在于:认知功能评估量表包括MCCB量表、B-CATS量表和/或SCoRS量表。
5.根据权利要求4所述的精神分裂患者认知功能的检测系统,其特征在于:认知功能评估量表包括MCCB量表。
6.根据权利要求5所述的精神分裂患者认知功能的检测系统,其特征在于:采集患者3分钟内的静息态数据。
CN202110600796.4A 2021-05-31 2021-05-31 一种精神分裂患者认知功能的检测方法 Active CN113288174B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110600796.4A CN113288174B (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种精神分裂患者认知功能的检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110600796.4A CN113288174B (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种精神分裂患者认知功能的检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113288174A CN113288174A (zh) 2021-08-24
CN113288174B true CN113288174B (zh) 2022-08-19

Family

ID=77326315

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110600796.4A Active CN113288174B (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种精神分裂患者认知功能的检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113288174B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023214545A1 (ja) * 2022-05-02 2023-11-09 国立大学法人大阪大学 認知機能評価システム
CN116058801B (zh) * 2023-03-06 2023-11-10 慧创科仪(北京)科技有限公司 自闭症儿童的脑功能状况的评估装置、评估系统和介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105559779A (zh) * 2016-03-01 2016-05-11 夏鹏 一种通过脑电频谱进行认知评价的方法
WO2019103187A1 (ko) * 2017-11-23 2019-05-31 주식회사 아이메디신 뇌파를 통한 뇌 인지기능 평가 플랫폼 및 방법
WO2019231443A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 Chi-Hua Foundation Marker and method for evaluating cognitive dysfunction

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10192173B2 (en) * 2010-07-02 2019-01-29 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration System and method for training of state-classifiers
WO2016019526A1 (zh) * 2014-08-06 2016-02-11 中国科学院自动化研究所 脑活动检测方法和系统
EP3527131A1 (en) * 2018-02-16 2019-08-21 Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) Computer-implemented method and apparatus for detecting and predicting the neural signature of disorders of executive functions and working memory and

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105559779A (zh) * 2016-03-01 2016-05-11 夏鹏 一种通过脑电频谱进行认知评价的方法
WO2019103187A1 (ko) * 2017-11-23 2019-05-31 주식회사 아이메디신 뇌파를 통한 뇌 인지기능 평가 플랫폼 및 방법
WO2019231443A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 Chi-Hua Foundation Marker and method for evaluating cognitive dysfunction

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
事件相关电位P300对慢性精神分裂症认知功能的评估;介勇等;《临床精神医学杂志》;20101220(第06期);全文 *
事件相关电位及脑电地形图对睡眠呼吸暂停综合征患者认知功能的评价;袁丰莲等;《临床神经电生理学杂志》;20030930(第03期);全文 *
精神分裂症合并认知功能障碍患者事件相关电位P300变化及临床意义;丁秀珊等;《中国现代药物应用》;20200725(第14期);全文 *
精神分裂症患者认知功能评估方法的研究进展;陈哨等;《中国健康心理学杂志》;20170315(第03期);全文 *
精神分裂症患者高危阶段与首发阶段事件相关电位(ERP)的对照研究;胡家群等;《中国健康心理学杂志》;20200113(第02期);第161-164页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113288174A (zh) 2021-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chu et al. Spatiotemporal EEG microstate analysis in drug-free patients with Parkinson's disease
D’Croz-Baron et al. EEG microstates analysis in young adults with autism spectrum disorder during resting-state
US20210052182A1 (en) Portable brain activity sensing platform for assessment of visual field deficits
Catarino et al. Atypical EEG complexity in autism spectrum conditions: a multiscale entropy analysis
US7570991B2 (en) Method for real time attitude assessment
JP5722635B2 (ja) 被験者の脳震盪の有無および重症度を検出するための携帯装置、ならびに被験者の現場診断を行うための携帯装置の動作方法
Harris et al. Normal and abnormal face selectivity of the M170 response in developmental prosopagnosics
US7848795B2 (en) Determination of sleep depth
WO1993014695A1 (en) Diagnosing brain conditions by quantitative electroencephalography
CN111466876A (zh) 一种基于fNIRS和图神经网络的阿尔兹海默症辅助诊断系统
CN113288174B (zh) 一种精神分裂患者认知功能的检测方法
US20180279938A1 (en) Method of diagnosing dementia and apparatus for performing the same
JP2007524448A (ja) 初期の緑内障を検出し、モニタする自動処置方法及び装置
CN110192874B (zh) 基于多导脑电信号裕度因子的测谎方法
CN106580248B (zh) 基于脑电与功能近红外光谱技术的神经血管耦合分析方法
US11944447B2 (en) Neurovascular coupling analytical method based on electroencephalogram and functional near-infrared spectroscopy
CN116186502B (zh) 一种多模态视觉神经功能检测方法及其系统
CN116369853A (zh) 一种基于脑机交互技术的嗅觉功能标准化评估装置及方法
CN107296586A (zh) 视觉误差检测设备/方法及基于该设备的书写系统/方法
CN105144225B (zh) 多患者eeg监控
CN110192878A (zh) 基于多导脑电信号定向转移函数的测谎方法
He et al. Emotion-related awareness detection for patients with disorders of consciousness via graph isomorphic network
CN117918856B (zh) 一种基于新旧刺激BCI范式的iNPH预测方法及设备
CN110680316B (zh) 一种无意识患者的神经反应检测方法及系统
CN110584663B (zh) 一种带状疱疹的药效判断装置及其使用方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant