基于似然同步方法的非線性腦電信號分析方法

袁 勤，黎 源，譚 波

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基于似然同步方法的非線性腦電信號分析方法

袁 勤，黎 源，譚 波

(電子科技大學生命科學與技術學院 成都 610054)

頭皮腦電信號具有非平穩特性，相干等傳統分析方法并不能很好地檢測這些腦電時間序列間的依賴關系。廣義同步中的似然同步算法對非平穩信號處理具有較好的效果，該文將它應用到實際腦電信號分析中?；趩蜗蝰詈螲enon映射系統和實際腦電數據的仿真結果均表明，基于廣義同步的似然同步方法適用測量非平穩信號間關系。針對健康被試靜息態下，從閉眼到睜眼的過程中腦電信號間同步性的變化進行了研究，發現從閉眼到睜眼過程中，大腦的alpha波在幾乎所有電極間的同步強度都顯著地減弱，大腦的活動受到一定的抑制。上述結果也表明該方法在腦電數據分析中具有重要的意義，為其他的腦電研究提供一定的參考方法。

alpha波; 腦電; 閉眼; 睜眼; 似然同步

人類的大腦被認為是宇宙間最為復雜的物體，試圖理解正?；蛘吖δ芪蓙y大腦的內部連接模式是現代科學研究中最具挑戰的領域。19世紀末期，研究者已經認識到大腦內部的神經元構成了一個強大而又復雜的網絡結構[1-2]，目前研究中腦網絡包括結構網絡和功能網絡，結構網絡描述大腦的解剖連接狀態，包括不同區域結構形態上的相關和真實的解剖連接；功能網絡主要用來描述大腦不同區域結構之間的功能連接和有效的連接[2]。

功能網絡構建的測量手段主要包括腦電圖(electroencephalography，EEG)、腦磁圖(magnetoencephalogram，MEG)和功能磁共振成像(functionalmageneticresonanceimaging，fMRI)等[1,3]。腦功能網絡構建的第一步就是測量不同腦區活動間的相關性，目前普遍采用線性技術衡量記錄信號之間的關系，包括皮爾森相關、偏相關(時域)及偏相干(頻域)等技術[2-3]。這些線性方法的應用存在一個局限性，它們只能較好地捕捉信號之間的線性關系，卻不能很好地檢測兩個動態系統之間非線性的關系。由于大腦自身的特征，研究者使用非線性的研究方法挖掘大腦信號之間的關系，包括同步和互信息技術[4-5]。

同步(synchronization)通常被用來表示兩個或多個系統隨時間變化的相對關系。研究者發現當混沌系統出現耦合時，將伴隨出現許多同步現象，包括完全同步(identical synchronization)、相位同步、滯后同步、廣義同步以及間歇延遲同步[5-6]。其中廣義同步是研究最廣的一種同步方式，它是指在兩個動態系統和間，當系統的狀態響應是通過系統的函數來進行驅動時，當函數連續時，X和X是系統中的兩個非常接近的點，那么相應的點Y和Y也是系統中兩個非常接近的點[4-5]。廣義同步的概念被提出后，相應地出現了基于廣義同步理論的幾個算法來檢測實驗數據的相互關系。隨著研究的深入，研究者們對這些算法進行不斷的改進和完善。文獻[4]提出了似然同步算法(synchronization likelihood)，該算法對兩個或多個同時記錄的時間序列信號之間的相互依存關系給出了一個簡單的標準化估計；相比其他算法，似然同步算法更適合于分析腦電等非平穩信號[4,6]。

本文基于似然同步這種非線性的衡量方法來測量不同區域(不同電極間)間的同步關系，為了檢測這種方法應用于非線性系統的表現及效果，首先利用一個混沌系統(是由兩個單向耦合Henon映射所構成)對該算法進行實現并仿真。此外，驗證正確性后將該算法應用到實際的靜息態下的腦電信號。通過上述算法分析靜息態下睜眼和閉眼兩種不同條件下的腦電信號同步性，從而找出兩種不同靜息態下的腦電信號同步性上存在的差異，為后續腦電的研究提供一定的參照。

1 似然同步原理

(2)

(4)

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2 數據仿真及靜息腦電的分析

2.1 似然同步法的實現及仿真效果

為檢測本文所使用程序的正確性以及似然同步方法用于非線性數據時的表現，利用一個混沌系統對程序進行仿真。該系統是兩個單向耦合Henon映射[4-5]，包括一個驅動系統和一個響應系統，并且滿足，具體方程如下：

1) 似然同步算法是否能正確表示系統之間的同步性，即當兩系統隨著耦合系數的增加，無論處于哪種情況，兩系統的似然同步值是否也相應增大；

2) 檢測本文使用的似然同步算法的正確性。仿真過程中耦合參數由0以0.1的步長遞增到1，兩個系統和間的似然同步值如圖1所示。由圖1可知，無論是兩個相同系統()或是兩個不同系統()間的似然同步值，均隨著系統間耦合強度的增加而增加。圖2給出了時不同耦合系數情況下和信號在1 000～1 100次迭代變化情況。

圖1 似然同步法的仿真結果

圖2 不同耦合系數下的信號強度

2.2 真實腦電數據仿真結果

為了把改算法應用到真實的腦電數據，本文截取一段真實的腦電數據，經過濾波提出alpha波成分(8～13 Hz)，再加入不同程度的高斯噪聲信號，使得信噪比(SNR)分別為0、5、10、20、30 dB。圖3顯示原始信號和5段仿真信號，橫坐標表示時間過程，縱坐標表示幅度大小，兩者都屬于無量綱變量。由圖4可以看出隨著信噪比的增加，仿真信號與原始信號越來越相似，因而可利用似然同步方法衡量原始信號和加入噪聲后信號的同步性，比較不同信噪比條件下信號之間的同步情況。

仿真中原始腦電信號和加入不同噪聲的腦電信號的似然同步值的變化情況如圖4所示。

由于實際腦電測量都會不同程度地引入各類噪聲，因此在仿真中加入了不同程度的噪聲數據。仿真結果顯示，似然同步方法可以較好地衡量任務態EEG信號之間的同步性。

圖4 不同信噪比時信號之間的同步值

2.3 靜息態閉眼與睜眼的腦電數據分析

為了研究正常人在閉眼和睜眼狀態下大腦同步性上存在的差異，本文采集了21個健康被試在靜息態下的腦電數據，實驗范式包含閉眼和睜眼兩部分。腦電采集系統采用的是129導的EGI腦電采集系統，采樣率是500 Hz，共采集了3 min閉眼和3 min睜眼的腦電數據。經過一些預處理步驟(去壞導、去漂移、平均參考、濾波等)后得到兩種靜息狀態下alpha波(8～13 Hz)的腦電數據。利用似然同步法對預處理后的腦電數據進行每導信號與所有其他128導信號的同步強度計算，平均后得到一個同步值。

圖5 閉眼和睜眼狀態下大腦同步性的比較

圖5顯示了兩種狀態下的分析結果，橫坐標表示129導電極的編號，縱坐標表示似然同步值，兩者都屬于無量綱變量。從圖可知，從閉眼到睜眼狀態下，大腦的alpha波在幾乎所有電極上的同步性都有一個顯著的減小，這個發現也與之前EEG文獻報道的從閉眼到睜眼狀態alpha波去同步化的結果是一致的[7-9]。

3 結束語

本文結合混沌系統(包含兩個單向耦合Henon映射)對似然同步算法進行了仿真實驗，并利用真實腦電數據加入噪聲方式對似然同步方法在腦電分析應用中的表現和效果進行了測試，測試結果很好地證實了該方法在腦電應用上的有效性。最后將此算法用于分析靜息態閉眼和睜眼兩種狀態下腦電數據的同步性的比較。主要內容及結果如下：

1) 結合混沌系統對似然同步法的仿真

仿真結果發現：①似然同步算法能正確表示系統之間的同步性，即當兩系統隨著耦合系數的增加，無論處于哪種情況，兩系統的似然同步值也相應增大。②當耦合系數較低()時，和信號間幅度的差異較大，對應兩信號的似然同步值較低(約0.15)；當耦合系數較高()時，和信號的幅度更為相似，同時兩者的似然同步值也接近最大值1。這個檢測結果表明了似然同步算法的正確性。

2) 真實腦電數據仿真結果

在真實腦電數據加入噪聲來對似然同步法在腦電中的應用效果進行測試，結果發現隨著信噪比的增加，仿真信號與原始信號越來越相似，因而可利用似然同步方法衡量原始信號和加入噪聲后信號的同步性，比較不同信噪比條件下信號之間的同步情況，仿真結果顯示似然同步方法可以較好地衡量任務態EEG信號之間的同步性。也很好地證實了該方法在腦電分析中的有效性。

3) 靜息態閉眼與睜眼的腦電數據分析

利用上述的似然同步法來比較靜息態下從閉眼到睜眼這個過程中腦電信號alpha波的同步性變化。分析結果發現alpha波在幾乎所有電極上的同步性都顯著地減小。這個發現也與之前EEG文獻報道的從閉眼到睜眼狀態alpha波去同步化的結果保持一致。

通過仿真實驗、真實的腦電信號的分析，將似然同步的非線性分析方法很好地應用到腦電信號的分析，也說明了該方法的可用性及正確性，同時在靜息態下從閉眼到睜眼過程中alpha波的同步性顯著減小也進一步支持了先前EEG文獻報道的alpha波去同步化的結果，為各種認知任務下大腦動力學特性的研究提供一定的幫助[9-10]。

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[5] STAM C J, WALSUM A M V, PIJNENBURG Y. Generalized synchronization of MEG recordings in Alzheimer's disease: evidence for involvement of the gamma band[J]. Journal of Clinical Neurophysiology, 2002, 19(6): 562-574.

[6] PIJNENBURG Y A L, MADE Y V, WALSUM A M V, et al. EEG synchronization likelihood in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease during a working memory task[J]. Clinical Neurophysiology, 2003,115(6): 1332-1339.

[7] BARAHONA M, PECORA L M. Synchronization in small-world systems[J]. Physical Review Letters, 2002, 89(5): 99-101.

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[10] POLLEN D A, TRACHTENBERG M C. Some problems of occipital alpha block in man[J]. Brain Research, 1972, 41(2): 303-314.

編 輯 黃 莘

Nonlinear Analysis of Electroencephalogram Based on Synchronization Likelihood

YUAN Qin, LI Yuan, and TAN Bo

(School of Life Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054)

Due to the non-stationary characteristics of scalp electroencephalography (EEG), traditional analysis methods, such as coherent method, etc., can’t well detect statistical dependencies between time series recorded. synchronization likelihood (SL) based on generalized synchronization has been introduced to overcome some limitations of coherent estimations. And it is applied to analyze real EEG signals. Simulation results of Henon mapping system and actual EEG data demonstrate that the SL method is suitable for measuring the relationship between non-stationary signals. The changes of brain synchronization of healthy subjects are studied from eye closed to eye open during rest. Results show that the synchronization of alpha rhythm is significantly reduced in almost all electrodes, and the brain activity has a certain inhibition. All the results show that the method is of great significance in the study of EEG. It provides certain reference for future EEG research.

alpha; EEG; eye closed; eye open; synchronization likelihood

R318.04; R853

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.027

2014-02-27;

2014-12-16

國家自然科學基金(91120016)

袁勤(1965-)，男，主要從事神經信息學、腦電和磁共振成像等方面的研究.