高频振荡的采集和分析方法的研究*

柳 渊 孙 伟 严汉民*

高频振荡(high frequency oscillations，HFO)是脑电磁信号中的高频信号，频率在80～500 Hz，是神经系统中普遍存在的现象，也是理解大脑信息处理机制的重要突破口[1]。近年来，高频振荡的研究已逐渐受到研究者的关注，分析脑电图中高频振荡能够有效的帮助临床进行致痫区定位并指导癫痫手术[2]。

根据频率的高低，HFO可以分为ripple(80～250 Hz)和fast ripple(FR)(250～500 Hz)[3]。目前，尚无文献报道大脑能自发产生生理性的FR，一般只在癫痫患者的皮层脑电图中能够发现FR，因此认为FR是和癫痫相关的，是病理性的[4-5]。

Ripple可分为生理性ripple和病理性ripple，研究表明，海马区域的生理性ripple和记忆巩固过程有关[6]。一般来说，生理性的HFO的发生都局限在大脑特定区域，而病理性高频振荡(pathologic high frequency oscillations，pHFO)能产生于大脑皮质的任何区域，在确定癫痫发作启动区时具有很高的特异性，但目前尚无一种可靠的判别标准来区分病理性和生理性HFO。本文将主要总结当前研究中的癫痫患者高频信号的采集、高频振荡的提取及量化分析方法[7-8]。

1 含高频信号的数据采集方法

目前的文献报道显示，与频率较低的gamma振荡研究不同，当前自发的HFO研究所采用的数据都是通过有创的颅内电极采集到的，尚未见采用无创的头皮脑电图和脑磁图的数据用于自发ripple和FR研究的报道[4,9-11]。

在早期的研究中，大量的经颅内微电极采集到的脑电数据显示，脑电中HFO是一个极其短暂的过程，一般ripple的持续时间为19～360 ms，FR的持续时间为25～214 ms，其振荡幅度ripple一般为120～1050 μV，FR为566～1250 μV，而且FR振荡只能在与脑组织接触面积＜1 mm2的微电极采集的电信号中探测到[10-11]。近年来有文献报道，能够采用颅内大电极(与脑组织接触面积＞1 mm2)采集到发作间期的ripple和FR振荡[12-13]。

采用何种电极来采集脑电数据才能更有效安全的确定致痫灶依旧是当前研究讨论的热点问题。采用颅内大电极记录脑电数据，能够采集到皮层多个位置的脑电数据，这对于从宏观角度研究癫痫发作机制具有十分重要的意义；采用微电极记录的数据能够更好的在细胞层面研究癫痫发作时神经细胞之间的相互作用，但是相比较颅内大电极只是覆盖在大脑皮层上，微电极的植入需要穿透皮层，因此对植入者造成的损伤更大，在临床中的使用就更为谨慎。

皮层脑电图和脑磁图探测大脑皮层的面积较大，由于大量神经元放电相位并不一致，经过叠加后，HFO就会变的极其微弱，以当前的技术还不能有效的记录到如此微弱的信号。近年来有文献报道，采用无创皮层脑电图和脑磁图能够有效的探测到频率＜200 Hz的高γ的振荡及伴随棘波出现的节律性的ripple振荡[14-16]。相信随着测量及信号处理技术的发展，无创的皮层脑电图和脑磁图必定能够在HFO的研究中发挥更大的作用。

2 高频振荡的检测方法

将HFO作为致痫灶的生物标记在临床上进行应用推广，能否实现其有效检测是一个关键的问题。当前HFO的检测方法可以分为：①人工检测。目前认为准确率最高，是判定高频振荡的金标准[17]。但是此种方法完全依赖于人工判别，耗时费力，而且，不同的分析人员可能会得出不同的结论；②带监督的自动检测。一般采用高灵敏度、低特异性的自动检测算法，先对数据进行预处理，然后再进行人工检测；③不带监督的自动检测。完全依靠算法进行的自动检测，是HFO检测方法研究的方向。

HFO自动检测方法的流程如图1所示，其一般步骤为：原始的脑电数据经过带通滤波器过滤后只保留感兴趣的频段信息，然后根据整个数据的能量计算出一个阈值能量，并将数据分割成相同时长的小段，分别计算每段数据的能量，如果能量高于阈值能量的就可以认定为是疑似HFO[12-13,18-20]。当前较常用的检测方法都是在此方法的基础上通过部分改进而来的，其灵敏度、特异度和准确率还有待提高。

图1 HFO自动检测的一般流程

3 高频振荡的分析和定性方法

图2 应用不同小波变换的时频图

HFO的进一步研究需要对检测到的HFO进行分析和定量。由于脑电信号是一种时变非平稳信号，其频率特性随时间的变化而变化，传统的时域或频域方法只能对整个频率或时间跨度内的波形或频率特性进行分析，无法准确的对HFO进行量化。时频分析作为一种有效的分析方法已经广泛的应用于科学研究的各个领域，而小波变换由于其时间分辨率和频率分辨率可变的特性在时频分析中得到了广泛的应用，当前已经有多种小波变换应用于HFO的分析中，由于各种小波的特性不同，计算得出的结果会略有差异，但是都能有效的对HFO进行量化[21-22]。如图2所示，两段HFO分别应用了DoG小波(B1-B2)、Morlet小波(C1-C2)、Morse小波(D1-D2)和Wigner-Ville小波(E1-E2)进行时频分析得到的结果。

日前的研究表明，大脑的振荡并不是孤立存在的，不同频段之间的振荡是相互联系的，因此跨区域、跨频段振荡之间的联系正得到越来越多研究者的重视[23]。

4 展望

随着多通道高采样频率的数据采集存储技术进步，HFO的研究正得到越来越广泛的应用。现有的研究表明，HFO与癫痫的形成和发作有非常密切的联系，作为一种新的癫痫标志物，HFO可以有效的反映癫痫的电活动，指导临床致痫灶的定位；采用微电极可以采集到少量神经元产生的HFO，对于在细胞层面研究癫痫的发生机制具有十分重要的意义。

目前，该领域研究尚存在一些问题。①当前数据的采集几乎都是有创的，无创方法采集的数据还远远不能满足HFO研究的要求，只能将其研究适应人群局限为必需进行开颅植入电极的患者，限制了此种方法应用的范围；②HFO的自动检测技术还不是很成熟，特异性和灵敏性都未能满足临床进行普遍应用的水平；③当前对于如何区分生理性HFO和pHFO的研究还不够充分，还可以应用更高效的数学方法对HFO进行有效分析和准确定量，生理性HFO和pHFO的区分将更加明确。相信随着技术的发展，HFO研究中的这些问题必然能够得到有效的解决，使其在脑功能的研究中得到更广泛的应用。

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