[发明专利]基于脑电时频最大信息数网络的针刺脑卒中康复评估方法

说明书

本发明公开了一种基于脑电时频最大信息数网络的针刺脑卒中康复评估方法，包括如下步骤：S1、同步采集针刺治疗后的受试者的脑电信号和肌电信号；S2、处理脑电信号和肌电信号；S3、得到小波平均功率时间序列，再将其用最大信息系数来计算新的序列之间的耦合；S4、构建针刺组和对照组在3个治疗阶段下的脑功能网络；S5、分析脑功能网络节点度、平均节点度以及全局效率，将其作为针刺治疗脑卒中后功能恢复指标，进而评估针刺脑卒中患者康复状况。基于脑电时频最大信息系数网络，可以利用脑网络节点度以及网络的全局效率分析判断耦合情况，更加清晰判断出针刺方法作为辅助治疗手段对于改善患者脑网络连接数目以及信息的传递效率有着更加突出的作用。

技术领域

本发明涉及生物电信号处理以及医学康复技术领域，具体指一种基于脑电时频最大信息数网络的针刺脑卒中康复评估方法。

背景技术

目前，全世界仍有大量的脑卒中患者无法独立自主运动，究其原因是因为缺乏效果良好的康复手段。目前有很多研究认为卒中后的运动功能障碍是因为正常的神经功能被破坏而导致的，这是由于神经元的死亡导致了正常的神经回路不通。因此，患者的康复过程就是建立一个新的神经回路，这意味着脑卒中患者的功能恢复与神经可塑性有关。

运动皮层和效应肌之间的功能性皮层肌肉耦合(FCMC)被认为对于有效的运动控制是至关重要的。脑卒中患者的运动功能障碍是由控制运动的神经元细胞损伤引起的，这导致了患者在大脑皮层和对应患侧肢体肌肉之间产生了异常耦合。因此功能性皮层肌肉耦合可以作为脑卒中康复的重要生物标志物，它是衡量大脑和肌肉活动之间同步性的重要指标。Mima等人首次发现在手部收缩任务中，与健侧手部肌肉相比，脑卒中患者的患侧FCMC明显要更低。Fang等人在研究中也有相同的发现，并且指出FCMC的下降表明受损半球的损伤可能导致感觉-运动系统中信息传递的不连续性。然而，Braun等人研究发现在一些脑卒中康复较好的患者中的FCMC比健康对照组的还要高，尽管上述研究没有对功能耦合提供统一的结论，但它们表明运动皮层和肌肉之间的FCMC可以被认为是运动恢复的评估机制。FCMC的主流研究方法主要有相干性、互信息、传递熵和格兰杰因果关系。MIC是测量大脑皮层和效应肌之间的功能耦合，特别是非线性耦合成分的一种合适方法。

近年来，时间序列的复杂网络分析已经得到了很好的发展。具有许多相互关联组件的复杂系统可以映射成一个复杂网络，其中节点代表组件，而边表示组件之间的相互作用。来自不同领域的大量研究成果表明，复杂网络能够有效处理复杂系统的结构和动力学问题。通过将观测到的时间序列映射到一个网络框架中，可以从网络科学中理解相关的复杂系统，从网络中得到的网络拓扑结构可以准确反映观测到的时间序列所隐含的系统特征。人脑被认为是一个极其复杂的系统，数量庞大的神经元细胞通过突触相互连接，所有这些构成了一个巨大的互联网络。通过研究脑电信号时间序列不同通道之间的相关性，可以构建一个复杂的脑功能网络。脑功能网络将脑电电极设置为节点，通过电极之间的相关性度量来确定边。因此，从网络的角度研究大脑是一个有效的方向。目前，脑功能网络的研究已经引起了广泛的关注，大量研究结果表明，针刺刺激可以激活广泛的脑区。

在脑卒中患者的康复过程中需要对患者进行康复评价以完善治疗靶点并产生合适的治疗方法以恢复运动控制能力。但是目前的脑卒中康复评价十分局限，大多数的康复评价是通过观察患者日常活动能力以及测试量表来进行的，评价得到的结果往往和治疗医师的主观判断有关，无法定量、准确的跟踪和了解患者真正的康复状况，这也导致了患者不能得到及时准确的治疗。

根据以上背景技术，本发明从生理电信号的角度，结合脑电时频最大信息数和脑功能网络，提出一种将针刺作为辅助治疗手段针对于脑卒中的康复方案，为针刺治疗的临床使用提供一些理论基础，同时它也满足了康复评价所需的定量性以及客观性的需求，是用来判断脑卒中患者康复状况的新方向。

发明内容