腦電圖功率譜和近似熵在人腦發(fā)育過程的研究

1、    腦電圖功率譜和近似熵在 人腦發(fā)育過程的研究        摘要：目的:研究人腦發(fā)育過程中腦電功率值和近似熵的變化特征。方法:在一組共209例不同年齡組健康人中進(jìn)行定量腦電功率譜和近似熵計算。結(jié)果: 腦電功率譜方面總的來說頻率,頻率等慢活動減少,頻率增加。近似熵隨年齡增大表現(xiàn)為進(jìn)行性增大,各年齡組以上各指標(biāo)的差異用方差檢驗有顯著性意義。結(jié)論:(1),腦電功率值和近似熵可以從不同側(cè)面反映大腦功能隨年齡的變化;(2),近似熵的研究表明人腦隨年齡增大復(fù)雜性增大;(3

2、)近似熵是一個穩(wěn)定的測量指標(biāo),能夠較好反映腦功能的變化。關(guān)鍵詞：腦電功率譜近似熵Power values of EEG spectra and approximate entropy were studied in different age Huang HunpinChen QitanZhen An（Department of Neurology,Union Hospital,Fujian Medical University,Department of Neurology,First Appertain Hospital,Bejing Medical University）Abstract

3、：Objective：To study character of EEG power values and approximate entropy in different age ,and suggest that the power values of spectra and approximate entropy may reflect different side of brain function.Methods：The power values of EEG spectra and approximate entropy were calculated in 120 health

4、volunteers of different age.Results：Influence of age on the EEG spectra was different from that on approximate entropy,in EEG spectra,the power of and frequency was reduced and power of and fuequency was increased while the age become older.ApEn were progressivly increased while age become older.Dif

5、ference of each parameter in different ages was significance,tested by ANON.Conclusions：(1) the power values of EEG spectra and ApEn may reflect different side of brain function changed with age,(2) the result of ApEn suggested that age increases brain complexity,(3) ApEn was a steady parameter,it c

6、an reflect the change of brain function.Key words：EEG Power spectra Approximate entropy近年來，非線性動力學(xué)的發(fā)展，提出了大腦功能活動及其腦電均表現(xiàn)有非線性的特征，應(yīng)用非線性的參數(shù)來研究腦電已成為現(xiàn)今研究熱點(diǎn)，已有許多非線性動力學(xué)的參數(shù)如相關(guān)維數(shù)，熵，復(fù)雜性來表示腦電信號，取得一些結(jié)果，我們引入近似熵這一參數(shù)來觀察腦電的人腦發(fā)育過程，并同常用的功率譜分析進(jìn)行比較，現(xiàn)將結(jié)果報道如下。1資料和方法1.1臨床資料:選擇770歲健康自愿受試者209,分6組,714歲組,46例;1520歲組,27例;2130歲組,41

7、例;3145歲組,43例;4660歲組,30例;6170歲組,22例。所有受試者均無神經(jīng)系統(tǒng)病史和體征，其中，年齡大于50歲的行顱腦CT掃描,顯示正常。無長期用藥病史。1.2儀器與設(shè)備:意大利生產(chǎn)的Galileo無紙腦電儀,近似熵計算軟件,由清華大學(xué)電機(jī)系提供。1.3方法:實驗在安靜,半暗,恒溫,電屏蔽的實驗室內(nèi)進(jìn)行,受試者取坐位,放松,清醒閉眼狀態(tài)進(jìn)行腦電描記,電極安置采用國際1020系統(tǒng),參考電極取雙耳相聯(lián),電極阻抗<5K,時間常數(shù)0.3s,高頻濾波30Hz,腦電信號經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換,進(jìn)行處理,采樣率為126Hz,取穩(wěn)定的腦電30s進(jìn)行FFT變化,頻譜分析,同時進(jìn)行近似熵計算。頻譜分析采

8、用的指標(biāo)各腦區(qū)的各頻段的相對功率,頻段區(qū)分標(biāo)準(zhǔn):0.53.9Hz;:4.07.9Hz;18.09.9Hz；210.011.9Hz;31213Hz;:1330Hz。近似熵計算采用清華大學(xué)電機(jī)系楊福生提供的計算方法,具體計算過程的理論指導(dǎo)詳見有關(guān)文獻(xiàn)1。2結(jié)果2.1EEG功率譜隨年齡的變化:不同腦區(qū)4個頻段相對功率值隨年齡的變化基本相似。由于篇幅關(guān)系,無法將所有腦區(qū)的數(shù)據(jù)全部列出,任選一個腦區(qū)F4的數(shù)據(jù)來說明腦電功率值隨年齡的變化狀況。表1不同年齡段腦電相對功率的變化(以F4腦區(qū)為代表±s，%) 年齡組(歲) 714 1520 2130 3145 4660 6170 F值 n

9、46 27 41 43 30 22 23.4±7.5* 16.5±5.8 14.3±6.5 11.8±5.1 10.4±5.5 10.9±6.3 21.55 28.3±10.1* 17.8±6.4 17.1±5.6 17.2±6.8 18.3±8.8 17.2±6.8 14.18 36.9±13.5* 55.3±14.4 53.1±15.4 56.6±16.6 52.0±18.4 54.3±19.9 8.57 10.

10、5±5.5 10.1±5.4 13.2±4.2 14.2±7.5 18.7±10.8 15.5±7.1 6.83 注：F值：不同年齡段ANOVA檢驗，與其它5組兩兩比較*P<0.05；與其它4組兩兩比較P<0.05；與其它3組比較P<0.05表2不同年齡段腦電近似熵的變化 年齡組(歲) N F4 F3 C4 C3 P4 P3 T4 T3 O2 O1 714 46 .42±.07 .41±.07 .43±.05 .42±.09 .40±.06 .43±

11、;.07 .45±.06 .42±.07 .41±.05 .43±.04 1520 27 .53±.05 .54±.06 .47±.06 .47±.04 .52±.06 .51±.05 .57±.06 .56±.05 .57±.03 .55±.05 2130 41 .61±.06 .62±.04 .58±.05 .57±.03 .62±.05 .61±.04 .62±.06 .60

12、77;.05 .63±.04 .61±.06 3145 43 .67±.04 .68±.05 .65±.06 .66±.06 .68±.04 .67±.06 .63±.04 .69±.04 .69±.03 .68±.03 4660 30 .76±.04 .74±.05 .71±.04 .70±.03 .74±.02 .73±.04 .70±.05 .71±.05 .72±.04 .73&

13、#177;.04 6170 22 .82±.03 .80±.06 .75±.03 .76±.04 .75±.04 .77±.05 .73±.04 .74±.04 .71±.03 .71±.04 F-檢驗 F值 271.854 270.106 297.308 309.747 424.063 433.120 203.591 227.161 282.872 362.025 注：不同年齡組ANOVA檢驗，P<0.001從表1中可見,4個頻段相對功率值在各年齡組中總的差異用方差分析有顯著性意義。但各

14、頻段的變化規(guī)律是不同的。從1中可以看出：各腦區(qū)頻率在30歲之前進(jìn)行性下降,30歲以后相對平穩(wěn),其中714歲組最高,而且與1520歲組比較,變化最大:頻率在714歲組的功率值最高,同其它組相比,變化最大,2130歲組之后就維持穩(wěn)定;頻率只有714歲組的功率值最低,其它各組無明顯差異;頻率隨年齡的增大進(jìn)行性增高,直到60歲以后才略有下降。 1不同年齡段EEG相對功率值的變化(以F4為例) 2不同年齡段腦電ApEn的變化2.2近似熵隨年齡的變化見表2和2。從表2中可見，近似熵在各年齡組中總的差異用方差分析有顯著性意義。各腦區(qū)近似熵隨年齡增大進(jìn)行性升高。3討論用腦電來研究人腦的發(fā)育

15、和發(fā)展過程是很多學(xué)者采用的方法,傳統(tǒng)EEG進(jìn)行年齡發(fā)展的研究,主要是通過判斷功率譜或相關(guān)性來研究人腦隨年齡的變化,目前的研究結(jié)果已經(jīng)證實了在整個生命過程中,腦電活動有實質(zhì)性的改變。最突出的改變發(fā)生在生命的前20年,同腦的成熟有關(guān),主要表現(xiàn)為EEG幅度的普遍下降,頻率,頻率等慢活動減少,頻率增加3。本項研究結(jié)果支持以上論點(diǎn)。隨著非線性動力學(xué)的發(fā)展,現(xiàn)在,有很多證據(jù)表明人腦活動及腦電均表現(xiàn)為非線性的行為,用傳統(tǒng)的線性動力學(xué)的方法如功率譜分析可能無法完整描述人腦活動的特征,所以,近年人們償試用非線性動力學(xué)方法來研究人腦活動,取得了一定的進(jìn)展,在這一方面,目前主要應(yīng)用相關(guān)維數(shù)來進(jìn)行研究,Andrey

16、P.Anokhin,等用傳統(tǒng)腦電(功率譜)和相關(guān)維數(shù)調(diào)查人腦功能隨年齡改變情況。結(jié)果表明相關(guān)維數(shù)可以反映EEG動力學(xué)的復(fù)雜性,而且可以反映產(chǎn)生EEG的腦皮層神經(jīng)元生理學(xué)的復(fù)雜性。但相關(guān)維數(shù)進(jìn)行腦電研究時存在方法學(xué)上的障礙,主要是這個參數(shù)在計算過程中所需的數(shù)據(jù)點(diǎn)很大,(Wolf曾經(jīng)指出要可靠地刻劃一個M維吸收子所需數(shù)據(jù)點(diǎn)多達(dá)30m),因而造成這些參數(shù)實際應(yīng)用的困難，特別是腦電信號是一個不穩(wěn)定的信號,更是需要較短數(shù)據(jù)就能表現(xiàn)信號特點(diǎn)的動力學(xué)參數(shù)。Pincus在1991年提出的近似熵(Ap-proxinte entropy,ApEn)是一個值得注意的參數(shù)。有關(guān)近似熵的算法和原理詳見參考文獻(xiàn)2,這里不

17、作論述?？偟恼f來,ApEn的值代表信號的復(fù)雜性大小,ApEn值愈大,信號的復(fù)雜性愈高。但是，這個指標(biāo)的實際應(yīng)用并不多,大部分的研究是有關(guān)心電方面的,用近似熵來處理腦電信號報導(dǎo)較少。本研究結(jié)果表明，近似熵隨年齡的增大表現(xiàn)為進(jìn)行性增高，由此可以認(rèn)為人腦活動隨年齡增大其復(fù)雜性增高。毫無疑問，年齡的增大通過接收信息量的凈增加，增加了長時記憶神經(jīng)集團(tuán)的數(shù)目，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多樣性和他們的相互作用將隨著年齡的增大而增加，這種腦動力學(xué)復(fù)雜性的增加可以從EEG上反映出來。近似熵復(fù)雜性反映了產(chǎn)生腦電時間序列的神經(jīng)動力學(xué)的復(fù)雜性,可能反映產(chǎn)生EEG信號的相對獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)目大小。進(jìn)一步,這項結(jié)果表明,EEG復(fù)

18、雜性隨著年齡的增大而增高,可能是因為個體通過聯(lián)合學(xué)習(xí)機(jī)制持續(xù)地獲得和修改自己的經(jīng)驗。很重要的一點(diǎn)是:這項研究的EEG均是在休息狀態(tài)下記錄的,它反映了大腦活動的基礎(chǔ)水平,在閉眼休息狀態(tài)下,EEG的復(fù)雜性似乎依靠個體內(nèi)在的活動如思想和想象而同外界的感覺刺激或外界任務(wù)無關(guān)。同時,現(xiàn)有的發(fā)現(xiàn)表明,隨著年齡增大獲得性細(xì)胞集團(tuán)的種類在增加,不僅僅限于在大腦成熟期,而是在中年期繼續(xù)增高。結(jié)論:1.腦電功率值和近似熵可以從不同側(cè)面反映腦功能隨年齡的變化;2.近似熵的研究表明人腦隨年齡增大復(fù)雜性增大;3.近似熵是一個穩(wěn)定的測量指標(biāo),所需數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)較少,計算簡單,能夠較好反映腦功能的變化。作者單位：黃華品（福建醫(yī)科大學(xué)協(xié)和醫(yī)院350001）陳清棠（北京醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院）鄭安（現(xiàn)為北京醫(yī)科大學(xué)在職