CN202397463U

CN202397463U - 基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统

Info

Publication number: CN202397463U
Application number: CN201120536178XU
Authority: CN
Inventors: 姜涛; 吴效明; 白红民; 王伟民
Original assignee: South China University of Technology SCUT
Current assignee: South China University of Technology SCUT
Priority date: 2011-12-20
Filing date: 2011-12-20
Publication date: 2012-08-29
Anticipated expiration: 2021-12-20

Abstract

本实用新型公开了一个基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，该系统通过植入电极阵列采集皮质脑电信号，经放大滤波器处理，再经A/D转换器输入脑电信号预处理单元进行小波分析的分解与重构，对各电极采集的数据进行预处理滤波，滤波后信号分别经过mu节律特征提取单元、mu节律和SCP信号特征提取单元、SCP信号模式分类单元进行特征提取和分类，然后再由组合分类单进行双模式组合分类，识别特异性电极，最后完成功能区定位图处理输出。本实用新型公开的定位系统能够准确、快速、无创地检测运动功能区脑电信号并完成输出脑运动区功能定位图。通过脑运动区皮质脑电信号的特异性分析，实现人体神经外科手术的大脑皮质运动区术中功能定位临床应用。

Description

基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统

技术领域

本实用新型涉及医疗电子器械领域，具体涉及一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统。

背景技术

大脑功能区病变，主要指位于运动、感觉和语言区的肿瘤，血管畸形和癫痫灶，其发病率，由世界卫生组织在我国组织的大规模的调查报告仅仅癫痫的患病率就有8‰，我国现有癫痫病人1000多万人，其中药物难治性癫痫占癫痫病人的30％左右，我国目前有300万的难治性癫痫病人需要手术治疗，这还不包括位于功能区的低级别胶质瘤，转移瘤，原发良性肿瘤，海绵状血管瘤和动静脉畸形等。大脑功能区病变不仅严重威胁人的生命，而且严重影响病人的生存和生活质量，同时造成的个人、社会和经济负担都是长久且巨大的，已成为严重的社会、经济和人文关怀问题。

神经外科手术治疗是大脑功能区病变首选治疗方法之一，通过功能区定位确定大脑神经脑功能区边界，帮助医生最大限度地切除病灶而控制肿瘤的生长和复发，同时尽可能地保护病灶周围的正常脑组织，避免神经功能损害，保留正常的神经功能，关系到病人术后的生存质量。如何术中准确实时“脑功能区”定位就是此类手术的关键。

目前，神经皮质（运动区）功能定位的方法主要包括显微神经外科技术、神经影像技术、神经电生理技术等方法。

经典解剖功能定位对于临床医学具有重要意义，但有一定误差，由于个体差异及肿瘤的占位效应，引起功能区推移和重塑，经典解剖功能定位误差可达20mm。

依靠影像技术的高分辨率螺旋CT及功能型磁共振（f-MRI），以及单光子发射计算机断层扫描（SPECT）、正电子发射计算机断层扫描（PET）、脑磁图（MEG）及手术导航系统可以做到皮质生理解剖定位，但影像学方法存在一定假阳性，尚不能实时监测手术进程以及确定脑功能的状态。功能型磁共振（f-MRI）是依靠脑血流中血氧水平进行功能定位，病变影响脑皮层的血液供应会出现最大可达20mm的误差。正电子发射计算机断层扫描（PET）系统也可以对脑代谢活跃的区域进行定位，但它与电生理刺激所显示的功能区，仅有65％的符合率。

基于电生理技术的术中皮质或皮质下直接电刺激术可实时确定运动、感觉、语言甚至记忆等脑功能的皮质和皮质下功能区定位，是目前最准确、可信的常用脑功能区定位方法，基于电生理技术的术中皮质或皮质下直接电刺激术的精确度可达5 mm左右；但是存在电刺激可能损伤大脑皮质、触发癫痫和二次手术等问题，而且操作时间长达0.5至数小时。

上述功能区定位方法的缺陷已表现在神经外科手术治疗实践中，传统手术的功能定位技术不能完全分辨和掌握功能结构与病变的关系，极易在切除病灶时导致大脑功能结构损害，据统计传统手术的永久性神经功能损害并发症为13-27％。另外，由于功能区病变手术容易出现严重并发症，也使得手术医生手术切除不积极，常常进行姑息性切除，如低级别胶质瘤的完全切除和次全切除率仅为43％。这样不仅使病变术后治疗变得困难，而且容易造成疾病的复发或症状难以控制，严重影响治疗预后。

由此可见，目前的神经皮质（运动区）功能定位方法在速度、准确和安全性方面不能完全满足脑功能区手术需要。如何能在术中准确、快速、无创，甚至非唤醒状态下定位脑功能区是一直困扰临床和神经医学研究的基础理论问题，亟待解决。

本实用新型针对上述问题，以运动区特异性脑电多模式脑电为原理，结合小波变换，公开一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统。该系统能够准确、快速、无创地检测运动功能区脑电信号输入，通过脑运动区多模式脑电信号的特异性分析，完成脑运动区功能定位图的输出，实现人体神经系统大脑皮质运动区功能定位的准确、快速、无创临床应用。

目前国内外尚未见有一种基于多模式脑电小波分析的神经外科术中运动区功能定位系统的报道；同时，国内外也尚无在临床上应用的基于多模式脑电小波分析的神经外科术中运动区功能定位系统。因此研发具有自主知识产权的基于多模式脑电小波分析的神经外科术中运动区功能定位系统，实现准确、快速、无创的脑运动区功能定位，将帮助医生最大限度地切除病灶，同时尽可能地保护正常脑功能，提高患者术后生存质量，对未来大脑外科手术具有重大的应用价值。同时，为下一步皮质脑电定位高级认知功能皮质的生物机理科学研究提供新的技术方法手段，对未来大脑高级认知功能科学研究具有重大意义。具有巨大的社会和经济效应前景。

发明内容

运动区脑电的特异性具有多模式特征，一个运动事件导致事件相关电位(ERP)形式的慢皮层电位(SCP)发生，同时也能以事件相关去同步化（ERD）和事件相关同步化(ERS）的形式使mu节律（感觉运动区皮质的特异性脑电节律）发生改变。由于产生机理不同，两个生理特征彼此独立性同时存在，结合多个特征来进行分类器的设计，可以提高分类的性能，减少误检和漏检。

基于上述原理，本实用新型采用的技术方案如下所述：

一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，包括脑电信号采集模块，信号处理模块，功能区定位地图输出模块三个部分，所述信号处理模块包括脑电信号预处理单元、mu节律特征提取单元、mu节律模式分类单元、SCP信号特征提取单元、SCP信号模式分类单元和组合分类单元。脑电信号采集模块采集的脑电信号，经由脑电信号预处理单元进行预处理滤波后分两路：一路信号传送至mu节律特征提取单元提取特异性mu节律特征，再通过mu节律模式分类单元进行分类后传送至组合分类单元；另一路同时传送至SCP信号特征提取单元提取特异性SCP节律特征，再通过SCP信号模式分类单元进行分类后传送至组合分类单元；组合分类单元结合两路信号分类结果进行双模式组合分类，识别各电极的特异性属性；最后通过功能区定位地图输出模块反馈定位结果。

所述脑电信号采集模块包括植入式电极、放大滤波器和A/D 转换器，植入式电极采集脑电信号，经由放大滤波器进行放大滤波处理，然后通过A/D转换器将脑电信号转换为数字信号，最后输入到信号处理模块。

所述植入式电极为硬膜铂电极，包括铂6*8或8*8电极阵列，电极直径为4mm，相邻电极间距为10mm。植入式电极安放在人的大脑皮质上。放大滤波器和A/D 转换器采用Synamps2 放大器，用于电极检测信号的放大和数字化。

所述脑电信号预处理单元的预处理滤波包括多尺度分解。所述多尺度分解利用离散db5小波变换进行8层小波分解。所述mu节律特征提取单元提取d6单层细节系数，其余系数置0，然后进行全点数重构，其重构后的信号Sd6作为mu节律输出。所述mu节律模式分类单元以40%为特征阈值对mu节律进行是/否分类。所述SCP特征提取单元提取a8单层细节系数，其余系数置0，然后进行全点数重构，其重构后的信号Sa8作为SCP信号输出。所述SCP模式分类单元以1.6为特征阈值对SCP进行是/否分类。然后组合分类单元再结合SCP特征提取单元和mu节律模式分类单元的分类结果来进行双模式组合（与，或，异或）进行分类。

特征提取单元所涉及的具体过程如下：将训练组ECoG数据输入matlab软件应用程序，利用离散db5小波变换对原始ECoG数据进行8层小波分解并重构各单子频带信号，提取各单子频带重构信号在运动事件发生前后的能量比（ERD指标）为初始特征量，比较其大小确定特征频带。运用小波Mallat 算法的分解和重构算法见公式（3）。

（3）；

其中，H、G为时域中的小波分解滤波器，h、g为时域中的小波重构滤波器；t为离散时间序列，t=1，2，……，N；j为分解层数，j=1，2，……J，J为分解深度，f(t)为原始信号。a _j为f (t)在第j层近似部分的小波系数；d _j为f(t)在第j层细节部分的小波系数。

重构各单子频带信号时，只提取单层近似或细节系数，其余系数置0，然后对该单层系数进行全点数重构。重构信号特征量（运动事件发生前后2秒内能量比ERD）的计算见公式（4）：

（4）；

其中，ER为运动事件前2秒内的各子频带重构信号的每个采样点值的平方和，EA为计算运动事件后2秒内的各子频带重构信号的每个采样点值的平方和。

所述功能区定位地图输出模块输出的运动特异性功能区定位图，是结合组合分类单元的组合（与，或，异或）分类识别的特异性电极坐标为边界点拟合边界曲线，即：运动特异性功能区定位图，闭合曲线围成的区域为运动特异性功能区。

本实用新型相对现有技术具有如下优点和效果：

（1）特异性检出正确率高：本实用新型基于运动功能区mu节律的事件ERD特异性和SCP的事件ERP特异性，选择了合理的特征频带、特征值，其特征提取和分类算法具有可靠的检测原理，从根本上保证了特异性检出正确率，检出正确率达到78%-100%，误检率0%-16%，进一步减少误检和漏检。

（2）电极检测精度高：系统采用的电极具有4mm直径和10mm的植入式电极间距离，具有较高的空间和频率分辨率，能提供电极中心点附近5mm半径范围内神经元的电活动信息。特征阈值的实质是在电极中心点附近5mm半径范围内检测到的最小有效特征量。以此计算本系统的定位空间微观精确度可达5 mm。与术中皮质或皮质下直接电刺激术相比，本系统进一步提高了检测精确度。

（3）检测速度快：本系统以诱发脑电ERP的SCP和自发脑电mu节律的ERD为运动功能区的特异性脑电为检测对象，自发脑电mu节律的ERD的采样实验周期和时间窗口为4秒，诱发脑电ERP的SCP的的采样实验周期和时间窗口为4秒，并采用单次特异性脑电提取方式，因此，理论上采样速度为4秒。考虑可靠性采用10次采样实验结果共同判断的方法，再加上计算机处理的时间，本系统一次功能定位检测时间为60秒。与术中皮质或皮质下直接电刺激术操作时间长达0.5至数小时相比，本系统极大提高了检测速度，极大减少了医生手术时间和病人的痛苦，节省巨大的人力和物力，具有良好的经济和人文关怀价值。

（4）检测无创性：本系统并以诱发脑电ERP的SCP和自发脑电mu节律的ERD为运动功能区的特异性脑电，其脑电信号的检测为被动检测方式，无主动刺激造成的创伤。避免了术中皮质或皮质下直接电刺激术可能损伤大脑皮质、触发癫痫等问题。极大减少了医生手术时间和病人的痛苦，节省巨大的人力和物力，具有良好的经济和人文关怀价值。

附图说明

图1为基于运动区多模式脑电脑功能定位系统结构图。

图2为脑电信号采集系统结构图。

图3为单次试验小波信号分解与重构。

图4为原始信号的小波变换滤波。

图5为多模式特征提取和分类算法流程框图。

图6为运动特异性功能区定位图。

图7为双模式组合（或，与，异或）分类功能区定位图示意图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本实用新型作进一步说明，但本实用新型的实施不限于此。

一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，如图1所示，包括脑电信号采集模块，信号处理模块，功能区定位地图输出模块三个部分，信号处理模块包括脑电信号预处理单元、mu节律特征提取单元、mu节律模式分类单元、SCP信号特征提取单元和SCP信号模式分类单元。脑电信号采集模块的组成如图2所示，包括植入式电极、放大滤波器和A/D 转换器。该系统通过植入式电极的硬膜下电极阵列采集皮质脑电信号ECoG，经由放大滤波器进行放大滤波处理，然后通过A/D转换器将脑电信号转换为数字信号，再输入到信号处理模块；信号处理模块的脑电信号预处理单元通过小波分析的分解与重构算法，对各电极采集的数据进行预处理滤波后的信号分两路：一路信号传送至mu节律特征提取单元提取特异性mu节律特征，再通过mu节律模式分类单元进行分类后传送至组合分类单元；另一路同时传送至SCP信号特征提取单元提取特异性SCP节律特征，再通过SCP信号模式分类单元进行分类后传送至组合分类单元；组合分类单元结合两路信号分类结果进行双模式组合分类，识别各电极的特异性属性；最后通过功能区定位地图输出模块反馈定位结果。

在每位病人的大脑皮质上安放硬膜下电极阵列提取ECoG数据，为病人植入硬膜铂6*8的电极阵列（subdural electrode arrays (Ad-Tech， Racine， WI)，每个电极直径为4mm，相邻电极间距离为10mm；Synamps2 放大器(Neuroscan，ElPaso，TX)用于电极检测信号的放大和数字化，ECoG数据采样率为1000Hz，通过0.05～200Hz通带滤波。

信号处理模块由综合计算机处理系统提供，向病人提供运动指示并储存指示时间，接收并储存Synamps2 放大器处理后的脑电信号数据。

每次实验时，根据计算机显示屏的“运动—休息”指示，病人先运动手指2秒，然后休息2秒；再重复多次上述相同实验。采集位于大脑神经皮质运动功能区的特定皮质区域ECoG数据，共进行10次采集数据，用于信号处理模块的处理工作。

根据mu节律、SCP信号和工频干扰的频带确定分解层次：本实用新型所研究的脑电信号包含mu节律(8 - 12 Hz)、一些瞬变信号以及工频干扰（50 Hz），经频带频率计算确定分解层次为8，各小波分解系数所对应的频带，见表1；

表1：各小波分解系数所对应的频带

小波分解系数	频带频率计算公式	频率范围（H z）
			a8	0，fs/512	0--1.95
d8	fs/512，fs/256	1.95--3.9
			d7	fs/256，fs/128	3.9--7.8125
d6	fs/128，fs/64	7.812--15.625
			d5	fs/64，fs/32	15.62-5-31.25
d4	fs/32，fs/16	31.25--62.5
			d3	fs/16， fs/8	62.5--125
d2	fs/8， fs/4	125--250
			d1	fs/4， fs/2	250--500

脑电信号预处理单元利用小波变换的多分辨率特性，将含有噪声的脑电信号进行多尺度分解，得到不同频带的子带信号。具体如下：将单次试验带有背景噪声的原始皮层脑电数据输入matlab软件应用程序，利用离散db5小波变换进行8层小波分解，结果见图3。图中横坐标表示时间，单位是采样点数（采样频率为 1000Hz），纵轴表示幅度，单位为μV。横坐标的零时刻对应实验开始的时刻。d1～d8是尺度1～8上小波分解的细节信号，a8是尺度8上的小波分解的逼近信号。

图5为多模式特征提取和分类算法流程框图，具体步骤如下所述：mu节律特征提取单元对含有噪声的频带进行处理，然后重构去除工频干扰等噪声后的脑电信号，并提取出mu节律运动区特异性脑电信号。具体如下：提取出mu节律(频率范围8-12 Hz)，只提取d6（频率范围7.812-15.625 Hz）单层细节系数，其余系数置0，然后对该单层系数进行全点数重构，其重构信号Sd6作为mu节律输出，同时SCP信号特征提取单元对含有噪声的频带进行处理，然后重构去除工频干扰等噪声后的脑电信号，并提取出SCP运动区特异性脑电信号。具体如下：提取出SCP特征信号(频率范围0 - 2 Hz)，只提取a8（频率范围0-1.95 Hz）单层细节系数，其余系数置0，然后对该单层系数进行全点数重构，其重构信号Sa8作为SCP特征信号输出，其输出信号见图4。同时，消除了工频干扰等噪声和其他一些瞬变干扰信号。图中横坐标表示时间，单位是采样点数（采样频率为1000Hz），纵轴表示幅度，单位为μV。横坐标的零时刻对应实验开始的时刻。

mu模式分类单元根据运动区脑电的特异性mu节律特征，以d6（7.812-15.625 Hz）特征频带重构信号的ERD/ERS指标为特征值，以40%为特征阈值进行“是/否”分类；SCP模式分类单元根据运动区脑电的SCP信号特征，以a8（0-1.95 Hz）特征频带重构信号的ERP指标为特征值，以1.6为特征阈值进行“是/否”分类；然后结合两个单模式分类结果进行双模式组合（与，或，异或）分类，识别各电极的特异性属性。其具体过程如下：

运动区mu 节律的特征提取与分类算法是：利用离散db5小波变换对原始ECoG数据进行8级小波分解并重构各单子频带信号，以d6（7.812-15.625 Hz）特征频带重构信号的ERD/ERS指标为特征值，以40%为特征阈值进行“是/否”分类。其分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量mu（X₁,…X_i…,X₄₈）。其中，i为电极编号，X_i为i电极的特异性“是/否”属性，用1/0表示，1表示电极“是”特异性电极，0表示电极“不是”特异性电极。

运动区SCP信号特征提取和分类算法是：采用离散db5 小波变换对原始ECoG数据进行8级小波分解与重构，以a8（频率范围0-1.95H z）特征频带重构信号Sa8的ERP指标为特征值，以1.6为特征阈值进行“是/否”分类。其分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量SCP（Y₁，…Y_i…，Y₄₈）。其中，i为电极编号，Y_i为i电极的特异性“是/否”属性，用1/0表示。1表示电极“是”特异性电极，0表示电极“不是”特异性电极。

双模式组合分类：组合分类单元结合二个单模式分类结果来进行双模式组合（与，或，异或）分类，可以提高分类器的性能，减少误检和漏检。包括三种组合模式：

（1）双模式组合（与）分类：其分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量AND（Z1,…,Zi,…,Z48）。其中，i为电极编号，Z_i= X_iAND Y_i，用1/0表示。其中：为1的电极表示二种单模式分类都肯定其为特异性电极，此电极是“绝对性”特异性电极。全部为1的电极组成的区域在特异性功能定位区内是“绝对”。

（2）双模式组合（或）分类：其分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量OR（Z₁,…,Z_i,…,Z₄₈）。其中，i为电极编号，Z_i= X_i OR Y_i，用1/0表示。其中：为1的电极表示二种单模式分类之一肯定其为特异性电极，此电极为“可能性”特异性电极。全部为1的电极组成的区域在特异性功能定位区内是“可能”的。

（3）双模式组合（异或）分类：其分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量XRL（Z₁,…,Z_i…,Z₄₈）。其中，i为电极编号，Z_i= X_i XRL Y_i，用1/0表示，为1的电极表示二种单模式分类认为其特异性电极有分歧，此电极为“有争议性”特异性电极。全部为1的电极组成的区域在特异性功能定位区是“有争议”，需要二次确认。

运动区特异性多模式脑电功能区定位图输出：根据双模式组合（或，与，异或）分类的结果，实现三种双模式组合（或，与，异或）功能区定位图输出。逐步确定运动特异性功能区的最大确定范围，最小确定范围和“有争议”范围。应用于医学临床手术功能区定位时，与其它方法（如皮质电刺激法等）配合二次功能区定位，确定运动特异性功能区的边界，形成最后的精确运动功能区定位图。

以硬膜下电极阵列的结构形成坐标系，以全部48个特异性电极的坐标为边界点拟合边界曲线，形成闭合曲线图就是运动特异性功能区定位图，闭合曲线内围成的区域为运动特异性功能区。其中植入硬膜下6*8电极阵列（subdural electrode arrays ）的电极具有4mm直径和10mm的电极间距离，见图6所示。

运动功能区定位图输出分为三步实现：根据双模式组合（或，与，异或）分类的结果，实现三种双模式组合（或，与，异或）功能区定位图输出。

（1）双模式组合（或）功能区定位图输出：双模式组合（或）分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量OR（Z₁,…,Z_i…,Z₄₈）。其中，全部为1的电极组成的区域在特异性功能定位区内是“可能”的，以其坐标为边界点拟合边界曲线，形成闭合曲线图就是双模式组合（或）功能区定位图，如图7所示的A、B和C部分的总和。

医学临床手术功能区定位时，其闭合曲线内围成的区域表示运动特异性功能区的最大确定范围，其内包含运动特异性功能区，确定手术功能区定位的初步范围。

（2）双模式组合（与）功能区定位图输出：双模式组合（与）分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量AND（Z₁,… ,Z_i，…,Z₄₈）。其中，全部为1的电极组成的区域在特异性功能定位区内是“绝对”的，以其坐标为边界点拟合边界曲线，形成闭合曲线图就是双模式组合（与）功能区定位图，如图7所示的B部分。

医学临床手术功能区定位时，其闭合曲线内围成的区域表示运动特异性功能区的最小确定范围，其内“绝对”是运动特异性功能区，是手术不可切除范围。

（3）双模式组合（异或）功能区定位图输出：双模式组合（异或）分类结果是包含全部48个电极特异性属性的特征向量XRL（Z₁,…,Z_i,….,Z₄₈）。其中，全部为1的电极组成的区域在特异性功能定位区是“有争议”，以其坐标为边界点拟合边界曲线，形成闭合曲线图就是双模式组合（异或）功能区定位图，如图7所示的A和C部分的总和。

医学临床手术功能区定位时，其闭合曲线内围成的区域表示运动特异性功能区的最大“有争议”范围，其内包含运动特异性功能区的边界，需要进一步用其它方法（如皮质电刺激法等）二次功能区定位，确定运动特异性功能区的边界，形成最后的精确运动功能区定位图，医生按此图进行手术。

Claims

1.一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，包括脑电信号采集模块，信号处理模块，功能区定位地图输出模块三个部分，其特征在于所述信号处理模块包括脑电信号预处理单元、mu节律特征提取单元、mu节律模式分类单元、SCP信号特征提取单元、SCP信号模式分类单元和组合分类单元；脑电信号采集模块采集的脑电信号，经由脑电信号预处理单元进行预处理滤波后分两路：一路信号传送至mu节律特征提取单元提取特异性mu节律特征，再通过mu节律模式分类单元进行分类后传送至组合分类单元；另一路同时传送至SCP信号特征提取单元提取特异性SCP节律特征，再通过SCP信号模式分类单元进行分类后传送至组合分类单元；组合分类单元结合两路信号分类结果进行双模式组合分类，识别各电极的特异性属性；最后通过功能区定位地图输出模块反馈定位结果。

2.根据权利要求1所述所述的一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，其特征在于所述脑电信号采集模块包括植入式电极、放大滤波器和A/D 转换器，植入式电极采集脑电信号，经由放大滤波器进行放大滤波处理，然后通过A/D转换器将脑电信号转换为数字信号，最后输入到信号处理模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，其特征在于所述植入式电极为硬膜铂电极，包括铂6*8或8*8电极阵列，电极直径为4mm，相邻电极间距为10mm；所述植入式电极安放在人的大脑皮质上。

4.根据权利要求2所述的一种基于多模式脑电小波分析的术中运动区功能定位系统，其特征在于放大滤波器和A/D 转换器采用Synamps2 放大器，用于电极检测信号的放大和数字化。