脑干听觉诱发电位的自动识别

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3.0 赵德峰 2024-11-19 5 4 1.16MB 47 页 15积分

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摘要

诱发电位（evoked potentials）是中枢神经系统在感受外在或内在刺激过程中

产生的生物电活动，代表中枢神经系统特定功能状态下的生物电活动的变化，是

继脑电图和肌电图之后临床神经电生理的第 3 大进展。而作为微弱信号检测的攻

关问题，脑干诱发电位上的信号采集一直被人们广泛关注。

脑干听觉诱发电位(BAEP)是受试者的听觉系统在具有一定特征的短声刺激作

用之后，在其颅顶上检测到的一系列反应波，在电测听和神经电生理上具有独特

的临床意义。

本文对一种自制诱发电位测量仪及系统的测试方法进行了研究。此系统具有

双向的，超低噪音，增益连续可调的放大器和一个高性能,低成本的多功能 PCI 卡。

本文还对基于此系统采集的数据进行了分析与处理。

由于脑干听觉诱发电位是听力和神经的常规检查方法，正确的标识常常需要

依靠医生的经验，实际详细的标定和测量通常是个很费时的过程。因此，许多学

者致力于自动系统的研究。因此，本文主要研究了一种新的数学算法，在此算法

的基础上，运用 MATLAB 程序语言可实现波形的波峰和波谷的自动识别。并通过

实验，完成了对二维波形、仿真波形和基于诱发电位测量仪采集的数据波形的自

动识别，证实了此算法的有效性。

关键词：脑干听觉诱发电位自动识别波峰波谷

ABSTRACT

Evoked potentials is a bioelectrical activity which produces in central nervous

system taking external and intrinsic stimulus,it represents change of the bioelectrical

activity in state of specific functions of central nervous system,evoked potentials is No.

3 progress in clinical neuro-electrophysiology after following the EEG and EMG.Weak

signal detection as the key problem,signal acquisition on the brainstem evoked

potentials has been widespread concerned.

Brainstem auditory evoked potentials (BAEP) is after a certain characteristics

short acoustic stimulus in subjects of the auditory system,and is the range of reaction

wave detected in top on its skull,it is with unique clinical significance in electric

audiometry and nerve electrophysiology.

This paper does research on self-evoked potential measuring instrument and

system testing methods .This instrument design studiesdual with a two-way,ultra low

noise,gain may index changes in the law of amplifiers and a high-performance, low-cost

multi-function PCI,and introduces testing methods and principles of system.Paper

mainly introduces data collection analysis and treatment based on the this system.

Because of Brainstem auditory evoked potentials are normal hearing and

neurological examination, the correct identification is often necessary to rely on the

experience of doctors, the actual details of calibration and measurement is usually very

time-consuming process. Therefore, many scholars committed to studies of the

automatic systems. This paper studies a new mathematical algorithms,in this

algorithm,based on the use of MATLAB programming language to achieve automatic

identification of peak and trough waveform.Through the experiment, completed

automatic waveform recognition of a two-dimensional 、simulation wave and the

evoked potential waveform based on collected data by measuring instrument, confirmed

the validity of this algorithm.

Key Word：auditory brainstem response，automatic Identification，

peak，trough

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ........................................................................................................................................ 1

§1.1 课题来源与意义 ................................................................................................................. 1

§1.1.1 诱发电位的认识 ....................................................................................................... 1

§1.1.2 有关刺激声概念 ....................................................................................................... 3

§1.2 临床应用 .............................................................................................................................. 3

§1.3 国内外研究与发展现状 ...................................................................................................... 5

§1.4 本文的主要工作和意义 ...................................................................................................... 6

第二章诱发电位测量仪介绍 .......................................................................................................... 7

§2.1 系统介绍 .............................................................................................................................. 7

§2.1.1 系统特点及介绍 ...................................................................................................... 7

§2.1.2 系统主要技术问题 ................................................................................................... 9

§2.2 多功能数据采集卡的使用方法 ........................................................................................13

§2.2.1 D/A 控制的使用 ..................................................................................................... 13

§2.2.2 A/D 采集的使用 ..................................................................................................... 13

§2.3 系统测试方法 .................................................................................................................... 14

§2.4 叠加平均方法 .................................................................................................................... 15

第三章电位的自动识别 .................................................................................................................... 16

§3.1 波形自动识别 .................................................................................................................... 16

§3.1.1 数学算法 ................................................................................................................. 16

§3.1.2 自动识别原理 ......................................................................................................... 16

§3.2 实现二维波形自动识别 .................................................................................................... 18

§3.3 实现仿真波形的自动识别 ................................................................................................24

§3.4 实现电位的自动识别 ........................................................................................................ 26

§3.4.1 数据处理 ................................................................................................................. 26

§3.4.2 实验结果 ................................................................................................................. 29

第四章总结与展望 ............................................................................................................................ 32

§4.1 主要研究成果 ................................................................................................................... 32

§4.1.1 标注结果比较 ......................................................................................................... 32

§4.1.2 自动识别算法 ........................................................................................................ 32

§4.2 展望 ................................................................................................................................... 33

第一章绪论

§1.1 课题来源与意义

§1.1.1 诱发电位的认识

脑电信号分为自发脑电信号和诱发脑电信号。前者是脑内自发的电生理活动

产生的电生理信号，又称脑电图；后者是由外界刺激情况下诱发产生的，又称诱

发电位EP（Evoked Potential）。诱发电位代表中枢神经系统特定功能状态下的生物

电活动的变化，是继脑电图和肌电图之后临床神经电生理的第3大进展。

中国科学院院士张香桐先生曾对脑诱发电位下这样的定义：“凡是对外周感觉

器官、感觉神经、感觉通路与感觉系统的任何有关结构进行特定的刺激，因而在

脑中任何部位产生可测出的电位变化，都称之为脑诱发电位”。以后随着脑诱发电

位的广泛应用，对它的定义又有了新的含义。如：刺激大脑皮层表面的某一部位，

则在脑的另一部位可产生特定的电位变化；撤去对感觉系统的某种刺激时，在中

枢神经系统的特定区域也可以记录到—个“撤去反应”

（Off-Response）。这些因外加

刺激所产生的电位，都可认为是一种脑诱发电位。因此，目前普遍认为，凡是外

加—种特定刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺激或撤去刺激时均

能引起中枢神经系统中产生可测出的任何电位变化，这种电位都称之为脑诱发电

位[1]。

为了获得诱发电位，临床上常用的刺激方式有三种：

1、视觉刺激—以一定频率反转或闪烁的电视棋盘格（称为模式刺激）或强闪

光对视网膜进行光刺激。

2、听觉刺激—由耳机发出的一定频率的喀呖（click）或短纯音等对耳蜗进行

声刺激。

3、体感刺激—以一定频率、一定强度的脉冲电流对皮肤进行电流刺激。

不同的刺激方式在大脑皮层上有不同的敏感区，通过放在头皮上的电极就可

测到到这些诱发电位信号。根据刺激的方式不同，通常分为视觉诱发电位VEP

（Visual EP）、听觉诱发电位AEP（Auditory EP）以及体感诱发电SEP（Somatosensory

EP）。其中AEP早期成分（10ms内）称为脑干听觉诱发电位BAEP（Brainstem AEP）

[2]。

临床上应用较为广泛的是感觉诱发电位,主要包括躯体感觉诱发电位(SEP),

听觉诱发电位(AEP)和视觉诱发电位(VEP)。而作为微弱信号检测的攻注。

脑干听觉诱发电位的自动识别

脑干听觉诱发电位(auditory brainstem response—ABR)是指给予短声刺激后潜

伏期在 10ms 内所诱发出的一系列电位,属于短潜伏期诱发电位。

1970 年Jewett

等首次由头颅记录中观测到 ABR, 1974 年Hecox 和Galambos 又详细报导了 ABR。

其后,很多研究者开始从事这一领域的研究工作,并应用于婴幼儿听功能及神经系

统发育的评定。ABR 是脑干及脑干前听觉神经通路的生物电活动。在成人可以记

录到 7个正相波,通常用罗马数字Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ表示,如图 1所示，其

中以Ⅰ波、Ⅲ波、Ⅴ波最明显。研究证实:Ⅰ由与耳蜗紧密相连的一段听神经纤维

产生,Ⅱ 由脑干耳蜗核及听神经颅内段的电活动产生,Ⅲ与内侧上橄榄核及其场

电位有关波,Ⅳ 源于外侧丘系及其核,Ⅴ波源于刺激对侧的下丘区,Ⅵ、Ⅶ 可能源于

外侧丘系与听放射神经。由以上的分析可以知道,各波与听神经和脑干听通路的解

剖结构之间有着密切的关系，使其对脑干传导障碍的定位有相当的准确性[3]。

图1脑听觉诱发电位

但在实际运用中，由于心电、脑电、以及人体外环境的干扰，从头皮记录到

的诱发电信号通常只有 0.3—2µv，而自发脑电活动都高达 30—l00µv。这样，当自

发脑电信号（即噪声 N）与—个单次刺激引起的 BAEP （即信号 S）的大小为 5

比1时，—个单次刺激引起的 BAEP（即信号 S）便被自发脑电活动（即噪声 N）

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摘要诱发电位（evokedpotentials）是中枢神经系统在感受外在或内在刺激过程中产生的生物电活动，代表中枢神经系统特定功能状态下的生物电活动的变化，是继脑电图和肌电图之后临床神经电生理的第3大进展。而作为微弱信号检测的攻关问题，脑干诱发电位上的信号采集一直被人们广泛关注。脑干听觉诱发电位(BAEP)是受试者的听觉系统在具有一定特征的短声刺激作用之后，在其颅顶上检测到的一系列反应波，在电测听和神经电生理上具有独特的临床意义。本文对一种自制诱发电位测量仪及系统的测试方法进行了研究。此系统具有双向的，超低噪音，增益连续可调的放大器和一个高性能,低成本的多功能PCI卡。本文还对基于此系统采集的...

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