聽覺誘發(fā)電位的一種刺激序列優(yōu)化技術(shù)及反卷積方法.pdf

1、聽覺誘發(fā)電位(Auditory evoked potential，AEP)是指對聽覺器官進行聲刺激時，聲音信號在聽覺通路的傳導(dǎo)過程中，聽覺神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生的一系列與之相對應(yīng)的微弱電位變化。AEP的不同潛伏期反應(yīng)表征了神經(jīng)系統(tǒng)的不同部位在給定聲音刺激下的生理狀況及反應(yīng)。通過檢測AEP，可以對聽覺系統(tǒng)進行狀態(tài)評估和病理診斷。AEP的實驗記錄主要包含常規(guī)及高刺激率兩種模式。對于常規(guī)AEP的記錄，需要有針對性地根據(jù)感興趣成分的潛伏期范圍，采用足

2、夠長的刺激間隔(Stimulus onset asynchrony，SOA)，以短音信號（如click聲）等間隔重復(fù)地作用于聽覺系統(tǒng)，通過疊加平均的方式從記錄信號中提取具有暫態(tài)性質(zhì)的AEP。而在高刺激率AEP(High stimulus rate AEP，HSR-AEP)實驗中，刺激率的提高會使得SOA小于暫態(tài)AEP的時長，導(dǎo)致鄰近的兩個刺激相繼誘發(fā)的暫態(tài)AEP信號間發(fā)生重疊，難以通過常規(guī)處理得到一個完整的暫態(tài)反應(yīng)。高刺激率模式在有效縮

3、短記錄時間的同時可以加重聽覺系統(tǒng)的負擔，使得HSR-AEP的病理性意義更加顯著，有助于聽覺系統(tǒng)的適應(yīng)性研究及一些潛在的腦部病變檢測。因此，研究從HSR-AEP中分離暫態(tài)成分具有重要的理論及臨床意義。
　　從信號處理的角度出發(fā)，HSR-AEP的重疊現(xiàn)象，可以看成是單個刺激對應(yīng)的暫態(tài)AEP和刺激序列間循環(huán)卷積作用的結(jié)果，而從HSR-AEP中提取暫態(tài)AEP實質(zhì)上就是對其進行反卷積處理。基于上述HSR-AEP的工程學(xué)模型，采用不等間隔的刺

4、激序列，即SOA存在抖動變化的刺激方案進行記錄，可以借助反卷積技術(shù)從HSR-AEP中重建暫態(tài)AEP信號。目前，可用于HSR-AEP解重疊處理的技術(shù)主要包括最大長序列(Maximum length sequence，MLS)反卷積技術(shù)、連續(xù)循環(huán)平均反卷積(Continuous loop averaging deconvolution，CLAD)技術(shù)、Q序列反卷積(Quasi-periodic sequence deconvolution，

5、QSD)技術(shù)以及多刺激率穩(wěn)態(tài)平均反卷積(Multi-rate steady-state averaging deconvolution，MSAD)技術(shù)。其中，CLAD是高刺激率模式下用于提取暫態(tài)AEP的一種較為成熟的反卷積技術(shù)。在該技術(shù)中采用具有低抖動特性的二值序列生成刺激聲循環(huán)作用于聽覺系統(tǒng)獲得與刺激序列等長的掃程反應(yīng)，并將時域循環(huán)卷積模型轉(zhuǎn)化為頻域乘法模型，再利用序列對應(yīng)的頻域逆濾波器實現(xiàn)對掃程反應(yīng)的反卷積計算。在求解過程中，刺激序

6、列的頻譜特性對于信號的恢復(fù)質(zhì)量有直接影響，當刺激序列的頻譜在某些頻域取值過小甚至接近于零時將會使得掃程反應(yīng)內(nèi)的噪聲被嚴重放大，導(dǎo)致結(jié)果失真。本文針對CLAD反卷積技術(shù)，詳細介紹了其原理和實現(xiàn)，并以此為基礎(chǔ)，對其刺激序列選擇和計算模型改善做了進一步研究。
　　1、CLAD刺激序列的低抖動特性使得其對噪聲非常敏感，因此，要保證重建的暫態(tài)AEP質(zhì)量，刺激序列的頻譜必須滿足特定的要求。為了使刺激序列可以達到抑制噪聲的效果，一種直接的做法是

7、對其頻譜進行約束，但在實際中受到抖動率(Jitter ratio,JR)的限制，使得序列性質(zhì)往往難以滿足需要。為了盡可能地在低抖動率條件下，獲得符合要求的刺激序列，本文在解空間收縮的差分進化（Solution-space contraction differential evolution，scDE）算法的基礎(chǔ)上，通過改變目標函數(shù)，對JR值進行約束，以序列的反卷積增益系數(shù)Cdec作為優(yōu)化目標，在保證序列的抖動程度滿足約束的前提下，選取較

8、優(yōu)序列。為了驗證優(yōu)化結(jié)果，文中對優(yōu)化產(chǎn)生的抖動率低于10％的6組序列進行了AEP波形仿真重建實驗，同時分析了序列優(yōu)化過程中目標函數(shù)的收斂情況。結(jié)果表明，利用新的目標函數(shù)，scDE算法可以有效地在較低抖動率條件下得到滿足需求的刺激序列，同時在本文實驗的各抖動率條件下，目標函數(shù)均能達到穩(wěn)定的收斂。
　　2、CLAD技術(shù)的頻域求解對刺激序列的頻譜特性具有嚴格的限制，使得序列選擇設(shè)計成為一個難題，給該技術(shù)的實際應(yīng)用帶來了不便和局限。為此，

9、本文在對CLAD計算模型分析的基礎(chǔ)上，對其提出一種時域?qū)崿F(xiàn)反卷積的算法。通過刺激序列構(gòu)造系統(tǒng)矩陣，將HSR-AEP的卷積模型表達成線性變換的形式，并據(jù)此將CLAD的頻域求解轉(zhuǎn)變?yōu)闀r域的線性矩陣逆濾波處理。在實際使用中，由刺激序列所構(gòu)成的系統(tǒng)矩陣往往是一個大型的稀疏矩陣，可能存在不同程度的病態(tài)問題。對此，文中采用奇異值分解結(jié)合最小二乘思想對不良序列帶來的不適定問題進行了分析，并引入正則化技術(shù)改善了病態(tài)矩陣下的重建結(jié)果。為了驗證該算法的有效