[发明专利]一种在高刺激率下提取诱发电位的方法

说明书

技术领域

本发明涉及生物医学信号处理领域，特别是利用连续傅里叶变换提取高刺激率下暂态诱发电位的方法。 

背景技术

诱发电位(evoked potential，EP)是大脑对外界刺激的电活动的综合反应。诱发电位在临床医学、电生理学、心理学和认知科学等多个学科中具有重要意义。目前诱发电位根据刺激方式不同主要分成三种模态：听觉诱发电位(Auditory Evoked Potential，AEP)，视觉诱发电位(Visual Evoked Potential，VEP)和体感诱发电位(Somatosensory Evoked Potential，SEP)。此外，采用磁、激光等其他刺激方式获取诱发反应的方法也在不断发展。 

以听觉上的瞬态刺激为例，对听觉系统采用的click声(典型持续时间0.1ms)刺激可以诱发出数百毫秒的暂态反应。典型AEP信号的幅度一般在0.1到10μV范围内，远远小于幅度约为20-150μV的背景脑电及各种伪迹干扰信号。所以在实际运用中需要多次重复刺激，利用叠加平均技术抑制和AEP无关的干扰成分，从而得到清晰AEP信号。 

用一个脉冲序列表示刺激序列，脉冲出现的时刻代表刺激出现的时刻，相邻刺激脉冲之间的间隔(interstimulus intervals，ISI)用于等待前一个刺激诱发反应的结束，以便开始下一个刺激。一般用刺激率， 即刺激间隔的倒数(1/ISI)表征刺激出现的频度。高刺激率情况下，等待时间不足，相邻的诱发反应会相互重叠形成所谓的稳态反应(steady-state response)。此种情况下，传统的叠加平均技术无法获得完整的暂态AEP信号。 

从信号处理的角度来看，这种高刺激率导致的重叠现象可以用刺激脉冲序列和暂态AEP的循环卷积模型表征。如果刺激序列中ISI在一定的范围内随机变化，即刺激序列是抖动的，并且刺激序列的这种小的抖动不足以导致每个刺激诱发的暂态AEP波形的显著差别，那么可以利用傅立叶变换的方法将时域卷积计算转换到频率域，利用频率域的逆滤波技术重建暂态AEP信号，从而实现反卷积过程。 

目前基于傅立叶变换的反卷积计算都是利用数字计算机采用离散的快速傅立叶变换(fast-fourier transform，FFT)实现针对高刺激率下诱发电位的恢复。这种计算方式要求刺激序列和观测信号使用相同的时间分辨率，或者说在时域中采用相同的抽样率。这样就会出现两种对优化刺激序列不利的情况：(1)如果序列的优化是在这种离散条件下实现的，抽样率决定了所有可能序列的个数，限制了获取最优序列的搜索范围，不利于获得满足噪声抑制条件的刺激序列；(2)如果已经获取了连续时间意义上的理想刺激序列，采用FFT计算时需要近似为给定抽样率下的离散序列。这种近似的离散序列往往又破坏了原序列在频域上的约束。因此，现有技术无法控制噪声干扰的影响，无法实现稳定而精确地提取并恢复出暂态诱发电位，限制了高刺激率技术的临床研究和应用。 

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供一种在高刺激率下提取诱发电位的方法。 

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 

一种在高刺激率下提取诱发电位的方法，包括： 

S1、重复输出一个带抖动的刺激序列，并抽样采集被测试者在该刺激序列重复刺激下的脑电信号，获得观测信号； 

S2、将观测信号按照每个刺激序列的起始时刻进行叠加平均计算，从而抑制观测信号中的随机噪声，得到平均观测信号； 

S3、对平均观测信号进行快速傅里叶变换，得到平均观测信号的频域信号，同时计算刺激序列的连续周期傅里叶变换，得到刺激序列的频域信号； 

S4、根据下式重建暂态诱发电位的频域信号：