评估意识障碍程度的系统、恢复倾向预测方法和存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种评估意识障碍程度的系统、恢复倾向预测方法和存储介质。该系统包括：语言发生器，配置为生成对受试者产生听觉刺激的言语材料；脑电图测量仪，配置为记录所述受试者的脑电信号；以及分析装置，配置为从所述脑电信号中提取特征参数，并根据所述特征参数获得所述受试者的意识障碍程度。根据本发明专利技术的系统可以采用床旁脑电对意识障碍程度进行评估，使用便捷、结果准确，并且可以有效地预测意识障碍患者的恢复倾向。识障碍患者的恢复倾向。识障碍患者的恢复倾向。

【技术实现步骤摘要】
评估意识障碍程度的系统、恢复倾向预测方法和存储介质


[0001]本专利技术主要涉及认知神经科学领域，尤其涉及一种用于评估意识障碍程度的系统、恢复倾向预测方法和存储介质。

技术介绍

[0002]在无反应患者上探索残余意识和认知能力是重要的临床关注点之一，也是认知神经科学上的一大挑战。每年有数以千计的新增患者，由于脑损伤失去了沟通能力，并陷入不同的临床意识障碍状态，从昏迷(Coma)至无反应觉醒综合征(Unresponsive Wakefulness Syndrome,UWS)，以及微意识状态(Minimally Conscious State,MCS)。对于患者状态的意识障碍程度判断主要基于在床旁评估运动及言语运动等非反射行为。在无反应觉醒综合征患者表现出觉醒的时刻中，他们可以睁眼并做出复杂的反射行为，但并未有表现出清晰的有意行为的迹象。相对而言，微意识状态患者表现出了某些有意行为，但似乎并不能建立起持续长时间的功能交流。这两类病人间的细微差异通常与其它的受损表现相伴，可能会导致较高的误诊率。
[0003]近期的研究已经表明，脑电(EEG)信号的若干动态特征可能可以提示意识的水平，如听觉诱发电位的幅值和潜伏期，频谱能量，以及经由加权符号互信息得出的信号复杂度和功能联结度。主流的意识理论主张，意识是一个动态变化、自我保持和全脑协同工作的实时演化过程，而不是一个静态的大脑功能。相应的，一系列的近期研究报道，静息状态下的功能磁共振成像(fMRI)的动态特征可能提供了意识缺失的一项特定皮层指标。具体而言，意识缺失状态下的脑活动较大地受限于由结构联结所主导的动态模式中。与之对比的是，有意识状态可以由更复杂的、有长距离(如额
‑
顶叶)交互的大脑活动模式所鉴别出。与功能磁共振成像信号类似，脑电上也有被称为“微状态”的动态模式，定义为以特定组织方式随时间变化的头皮信号拓扑图的全局模式。即静息或任务状态下的脑电可以描述为有限的几类头皮电压拓扑图(地图)，可以维持60至120毫秒的稳定状态，并迅速转换为别的拓扑，随之继续维持稳定。鉴于其时间分辨率，脑电微状态的模式或许可以提供快速变化的更优指标，因此可能可以更好地反应意识障碍患者的意识水平，但这一假设至今未经实验验证。
[0004]听觉oddball范式(Auditory oddball paradigms)在检测意识障碍患者残余意识的脑电研究中广为使用。在这些范式中，尽管患者可能会被指示对所听到的特定目标声音或违背时间规则的声音进行计数，这些范式依赖于在若干层级上对感觉反应的评估。使用主动范式(如，想象打网球)，部分意识障碍患者被发现了遵循指令的反应，这也需要更高的认知能力。与以往以纯音作为听觉刺激不同，一些研究试图开发出可靠的语言范式，检测语义处理的神经特征，因为自然语言刺激可能更容易被病人注意到。尽管神经成像研究已经提供了一些无反应患者对自然语音的皮层反应的证据，显示了自然语言刺激较打乱顺序的刺激激活了更多的听觉皮层区域，脑电的结果却并不统一。大多数脑电研究考察了神经信号对自然语言叙述内容的反应的N400成分或者被试间的相关性，发现无反应觉醒综合征和微意识状态患者间并无差异，或者只有微弱差异。在结合了刺激锁定响应和大脑动态状态
的语言范式中，尚未采用脑电辅助进行意识障碍患者的意识障碍程度判断和预后研究。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是提供一种通过使用与语言相关的大脑活动来评估意识障碍程度的系统、意识障碍恢复倾向的预测方法和存储介质。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种评估意识障碍程度的系统，其特征在于，包括：语言发生器，配置为生成对受试者产生听觉刺激的言语材料；脑电图测量仪，配置为记录所述受试者的脑电信号；以及分析装置，配置为从所述脑电信号中提取特征参数，并根据所述特征参数获得所述受试者的意识障碍程度。
[0007]在本专利技术的一实施例中，所述刺激包括字刺激、词刺激和句刺激中的一种或多种。
[0008]在本专利技术的一实施例中，所述字刺激包括以第一频率出现的单字，所述词刺激包括以第二频率出现的词语，所述句刺激包括以第三频率出现的句子。
[0009]在本专利技术的一实施例中，所述第一频率包括4赫兹。
[0010]在本专利技术的一实施例中，所述第二频率包括2赫兹，所述词语包括2字词语，所述2字词语包括名词短语。
[0011]在本专利技术的一实施例中，所述第三频率包括1赫兹，所述句子包括4字句子，所述4字句子包括名词短语和/或动宾短语。
[0012]在本专利技术的一实施例中，所述特征参数包括试次间相位一致性ITPC，采用下面的公式计算：
[0013][0014]其中，f表示频率，ITPC(f)表示所述脑电信号的频率为f时的试次间相位一致性，A
k
(f)表示第k试次的脑电信号的相位信息，n表示总试次的次数。
[0015]在本专利技术的一实施例中，所述特征参数包括基于A、B、C、D四个脑电地形图的微状态参数，所述微状态参数包括表示所述A地形图的发生概率的A状态，表示所述B地形图的发生概率的B状态，表示所述C地形图的发生概率的C状态，表示所述D地形图的发生概率的D状态。
[0016]在本专利技术的一实施例中，所述微状态参数还包括A
‑
P状态和L
‑
R状态，所述A
‑
P状态表示基于A、B地形图平均得到的前后地形图的发生概率，所述L
‑
R状态基于C、D地形图平均得到的左右地形图的发生概率。
[0017]在本专利技术的一实施例中，所述微状态参数还包括所述A
‑
P状态和所述L
‑
R状态的差值。
[0018]在本专利技术的一实施例中，所述微状态参数还包括所述A
‑
P状态和所述L
‑
R状态之间的概率加权的空间相关系数差异ΔC
o
，采用下面的公式计算：
[0019]linguistic sequence paradigm)，其包含了三个处理水平——单字、词语和句子，比较被动静息状态及主动任务状态(三种语言条件)的脑电特征。本专利技术的研究目标是在意识障碍患者上探索语言加工深度，在这个程度上区分两种不同的可能性。首先，意识状态越高，对语言刺激的加工深度可能越深。这一假说似乎较为可信，鉴于多个字整合为词语和句子，持续且整合性的大脑活动常被发现与有意加工有关。其次，在无意识的条件下似乎也会发生相当程度的语言处理，这一论点由多项在正常被试上开展的掩蔽及无注意范式所证实，包括在无意识条件下观察大脑对句法和语义违背的反应。即便如此，在病人上探索对语言刺激的无意识加工的深度仍有在临床上的意义，或许可以用于预测病人的恢复。
[0032]该多层级听觉语言序列范式使得本专利技术能够将语音追踪活动和大脑状态的动态结合。本专利技术相关研究首先在健康被试上考察了处理序列中的层级结构是否需要自上而下的认知资源，以及是否会受到注意调控。面向患者时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估意识障碍程度的系统，其特征在于，包括：语言发生器，配置为生成对受试者产生听觉刺激的言语材料；脑电图测量仪，配置为记录所述受试者的脑电信号；以及分析装置，配置为从所述脑电信号中提取特征参数，并根据所述特征参数获得所述受试者的意识障碍程度。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述刺激包括字刺激、词刺激和句刺激中的一种或多种。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述字刺激包括以第一频率出现的单字，所述词刺激包括以第二频率出现的词语，所述句刺激包括以第三频率出现的句子。4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第一频率包括4赫兹。5.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第二频率包括2赫兹，所述词语包括2字词语，所述2字词语包括名词短语。6.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第三频率包括1赫兹，所述句子包括4字句子，所述4字句子包括名词短语和/或动宾短语。7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征参数包括试次间相位一致性ITPC，采用下面的公式计算：其中，f表示频率，ITPC(f)表示所述脑电信号的频率为f时的试次间相位一致性，A
k
(f)表示第k试次的脑电信号的相位信息，n表示总试次的次数。8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征参数包括基于A、B、C、D四个脑电地形图的微状态参数，所述微状态参数包括表示所述A地形图的发生概率的A状态，表示所述B地形图的发生概率的B状态，表示所述C地形图的发生概率的C状态，表示所述D地形图的发生概率的D状态。9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述微状态参数还包括A
‑
P状态和L
‑
R状态，所述A
‑
P状态表示基于A、B地形图平均得到的前后地形图的发生概率，所述L
‑
R状态基于C、D地形图平均得到的左右地形图的发生概率。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述微状态参数还包括所述A
‑
P状态和所述L
‑
R状态的差值。11.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述微状态参数还包括所述A
‑
P状态和所述L
‑
R状态之间的概率加权的空间相关系数差异ΔC
ρ
，采用下面的公式计算：其中，n表示所述脑电记录模块的记录通道的总数，i表示第i个脑电电极，I
i
表示在第k
个地形图上测得的电压值，A
‑
P表示基于A、B地形图平均得到的前后地形图，L
‑
R表示基于C、D地形图平均得到的左右地形图，V
AP
表示在所述前后地形图上测得的电压值，V
LR
表示在所述左右地形图上测得的电压值，ρ
k...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立平，桂鹏，蒋雨薇，
申请(专利权)人：中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心，
类型：发明
国别省市：