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双耳分听模式下听觉诱发电位研究

2017-10-11周阳邓振进黄海萍湖南省医疗器械检验检测所湖南长沙410014

中国医疗器械信息 2017年15期
关键词:诱发电位脑电导联

周阳 邓振进 黄海萍 湖南省医疗器械检验检测所 (湖南 长沙 410014)

双耳分听模式下听觉诱发电位研究

周阳 邓振进 黄海萍 湖南省医疗器械检验检测所 (湖南 长沙 410014)

P300诱发电位是事件相关电位的一种,它和人的行为以及专注过程有着关联,P300受到很多因素影响,想要正确提炼信息十分复杂,它的幅度受到目标概率、刺激间隔时间、刺激适应的程度和任务的难度等因素影响。结合目前国内外关于双耳分听模式下P300的提取研究设计实验,以给左右耳不同刺激提取脑电,找出P300的存在,对其成分进行分析。

听觉诱发电位 P300 脑机接口

P300诱发电位是事件相关电位的一种,它和人的行为以及专注过程有着关联,且是低频波。当被试对某一内容关注较大,P300幅度也会改变[1]。可见,P300受到很多因素影响,想要正确提炼信息十分复杂,它的幅度受到目标概率、刺激间隔时间、刺激适应的程度和任务的难度等因素影响[2]。

1.研究内容

结合目前国内外关于双耳分听模式下P300的提取研究设计实验,以给左右耳不同刺激提取脑电。对采集到的脑电数据进行处理、分析和对比,找出P300的存在,对其成分进行分析。

2.实验设计及数据采集

2.1 试验仪器

本文中脑电数据的采集使用的是Neuroscan脑电采集分析系统,包括模拟和数字两种信号采集方式,还有在线实时分析和离线分析等强大的软件分析功能,能够保证快速有效地处理数据。

电极帽:32导的Neuroscan电极帽,电极帽上点击的分布采用的是国际脑电图学会标定的10-20电极导联定位标准。本实验使用的导联为FCZ、CZ、CPZ、PZ、FZ、OZ。

放大器:Neuroscan第二代放大器。带宽从DC至3500Hz;共模抑制比为108dB。为保证早期成分的可靠记录采样率选择为1000Hz,带宽选择0.01~100Hz。

2.2 实验刺激

本文中实验刺激均为声音刺激,分为两组实验。第一组选取数字1、2、4、6,左耳播放由1、2、4随机组成的序列,右耳播放由1、2、6组成的序列,重复20次。第二组选取字母A、B、D、K,左耳播放由A、B、K随机组成的序列,右耳播放由A、D、K随机组成的序列,重复20次。8个声音全部采用真人录制,声音为普通话女声,录音格式为WAV格式。

2.3 实验范式

本实验应用的Oddball范式是ERP实验的经典范式,其要点是对被试同时施加两种相同类型的刺激,并且两种刺激出现的概率不同,一种刺激出现的概率大,另一种刺激出现的概率小,并且两种刺激随机出现。实验要求被试注意小概率刺激即靶刺激,并对其做出反应。

2.4 被试情况

在本文实验中选择2名在校大学生作为被试,均为男性,年龄在21~23岁。所有被试身体健康且均为右利手,听力正常且没有耳病史。

实验时被试无需反映也没有视觉刺激,可闭眼或盯某一处不动。电极帽由实验室专门人员给被试戴上,每个极点用专用注射器打涂导电膏,保证每个极点的电极阻抗低于 5kΩ。

正式实验前需要让被试先听一两个完整的刺激,以便让被试熟悉并了解实验内容。这样更有利于实验顺利进行,减少实验中由于被试紧张或其他心理因素引起的干扰。

2.5 数据采集

在确定电极接触良好,被试充分熟悉实验内容后,就开始正式的脑电数据记录。先记录一段安静时的脑电,再播放刺激。

图1. Oz、Fz、FCz、CPz、Pz、Cz导联信号

3.数据处理

3.1 脑电信号的预处理

听觉诱发电位的幅值很小,而自发脑电的则大得多,为了提取诱发电位,需要将得到的信号进行处理。首先,对原始数据进行20Hz低通滤波,再取出其中200~400ms这一段数据,进行降频处理得到20个点的数据段进行基线校正。现取导联FCZ的数据进行处理。

3.2 利用相干平均法提取P300

在研究领域里,最普遍的用来提取P300特征量的方法是即是相干平均法。对从某电极取出的样本进行大量平均,减少工频干扰或是自发脑电的干扰。实验证明,经过大概20次的平均则可以提取出比较明显的P300特征量。将波形利用相干平均法进行叠加平均,然后截取200~400ms的波形,进行下一步的处理,即基线校正。

实验设计了两种靶刺激分别是1和2。图1分别是Oz、Fz、FCz、CPz、Pz、Cz导联得到的被选取的靶刺激为1、非被选靶刺激为2和非靶刺激为3的图形。图2分别是Oz、FCz、Pz、导联得到的被选取的靶刺激为2、非被选靶刺激为1和非靶刺激为3的图形。红色实线代表被选取靶刺激的信号,红色虚线代表非被选靶刺激的信号,蓝色实线代表非靶刺激的信号。

3.3 数字语音实验分类结果及分析

在本文中每位被试参与3组语音实验,每组每个电

极10组样本,总共30组,将训练数据分3份,交叉验证,采用BP神经网络检验叠加平均特征提取的有效性,对数字语音实验每名被试单个电极进行目标和非目标分类,选取被试的最优电极作为分类正确率。结果显示2名被试的单通道分类正确率高达70%以上。

3.4 字母语音实验分类结果及分析

图2. Oz、FCz、Pz导联信号

在本文中每位被试参与3组语音实验,每组每个电极20组样本,总共60组,所以将训练数据分6份,交叉验证,采用BP神经网络检验叠加平均特征提取的有效性,对数字语音实验每名被试单个电极进行目标和非目标分类,选取被试的最优电极作为分类正确率。

结果显示每位被试单个电极的分类正确率高达75%以上,说明采用双耳分听的odd ball范式的实验可行,能够达到有效区分靶刺激和非靶刺激的目的。同时在靶刺激较为复杂时,P300也更加清晰:范式越复杂,任务难度越大,P300就会越明显。

[1] Allison BZ,Graimann B,Gräser A.Why use a BCI if you are healthy?[M].International Conference on Advances in Computer Entertainment,2007:7-11.

[2] 黄安湖.基于脑电信号的脑机接口系统,(硕士生学位论文)[D].山东大学,2008:56-67.

Study on Auditory Evoked Potentials in Binaural Listening Mode

ZHOU Yang DENG Zhen-jin HUANG Hai-ping Hunan Testing Institute for Medical Devices (Hunan Changsha 410014)

1006-6586(2017)15-0015-02

R318.04

A

2017-05-26

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