鄭曉紅 呂芙蓉
【摘 要】目的:探討腦電波在人類視覺疲勞中的作用研究。方法:以50例眼科視覺疲勞所致病的患者為調查對象,研究其腦電波在患病前后的差異,以其在住院期間的視腦電波作為實驗數據,觀測其在視覺神經活躍至疲勞過程中的腦電波變化,通過分析兩種狀態下腦電信號的四種特征波段的能量差異、AB值及疲勞因子R值的大小;結果:視覺神經活躍狀態和視覺疲勞狀態下相比,測試人員的α波段要明顯高于疲勞狀態下,并且其他波段的腦電波相對能量差異具有統計學意義(P=0.03);結論:腦電波對于人體視覺神經疲勞具有促進作用,可以幫助醫生更好地治愈視覺疲勞患者,使其視覺在大腦中的表現變得更加正常,從而促進我國視覺醫學的發展和進步。
【關鍵詞】腦電波;視覺神經疲勞;作用研究
【中圖分類號】R821.1 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-3783(2018)02-03-0-01
腦電波與人體內部的大腦具有緊密的聯系,當大腦進行思考或觀看事物時,腦中的皮質細胞群會產生電位間的差異,進而將大腦皮質細胞中發生電流。腦電波作為腦神經細胞中的生理活動反映,其局部的電位表現出神經元在網絡布局中的狀態,也是神經集合的協同反映。對于腦電波在人類視覺神經疲勞中的作用研究會為醫生治療眼科病人做出卓越的貢獻,從而極大地幫助患有眼科疾病的患者實現痊愈。但由于人類的腦電波是由多種神經系統共同作用,共同協調,因而研究測試人員的腦電波會有一定的難度,必須要進行謹慎地處理。
1 資料與方法
1.1 一般資料 選取2017年10月1日至10月20內的眼科視覺疲勞所致病的患者50例,對其住院期間的腦電波的情況進行準確的分析,了解其在患病前后的差異,得出腦電波對于其視覺神經疲勞的作用。
1.2 方法 研究過程中所使用的腦電分析儀為Neuroscan導腦電儀,使用在國際上通用的10-20導聯標準,采樣頻率大致為1000Hz左右。患者應當對實驗中的注意事項進行謹慎的遵守,并依據醫生的囑托進行測試。腦電參數大約可以通過兩種方法進行處理,一是計算每分鐘的腦電數據,觀察其腦電參數在每小時的變化情況;方法二是計算每十分鐘左右的腦電參數均 值記錄所形成的腦地形圖。腦地形圖是由腦電波參數通過傅里葉轉換,使腦電信號依次轉換為數字信號,處理成為腦電功率譜,并且需要依據不同頻帶進行處理,依功率的多少分級,最終使腦電信號轉換成一種能夠定量的二維腦波圖像。腦地形圖是腦電波各頻段內功率值以不同顏色表示的球面頭皮展成 的圖形,其定量標志可以用數字或顏色表示,能客 觀地反映各部電位變化的空間分布狀態。
2 結果:
腦電參數在患病狀態下會遠遠高于痊愈時,并且這種參數與人體的視覺疲勞具有較大的聯系。另外,R值在 患病時也會高于痊愈狀態下,但同腦電參數具有一些差異:在患病前期,這種差異十分明顯,但隨著患病時間的延長,病人會逐漸變得痊愈,這種差異也會變得逐漸縮小,這就極為明顯地說明在患病模式下,人體內的大腦始終處于活躍、緊張、與警覺的狀態之中。對人體原始腦電波信號實現時域對齊,可以促進其觀察視覺上的刺激所造成的 影響,可以打破腦電波原所有的節律。為能夠更加清晰地觀察視覺刺激對于腦電波所產生的 深遠影響,應當對50例因視覺疲勞所致病眼科患者的腦電波進行統一化平均,從而有力地放大視覺刺激對于人體腦電波的影響,變得更為顯著。此外,五個區域受腦電波的影響會變得更為明顯。時間因素主要影響大腦中樞的信號和個別區的信號,隨著患病時間的增加,各個通道內的α波段的相對能量會逐漸降低,其中T3通道β波段的相對能量會呈現出逐漸升高的趨勢。在不同狀態下,視覺神經疲勞所表現出的主要影響區的通道會具有顯著的差異,并且在T3及TP7通道下的β波段中的相對能量會遠遠低于患病狀態的β波段的相對能量。
小波包分析能夠為LFP信號提供一種更加精 細的分解方法,它將LFP頻帶進行多層劃分,對多分辨分析沒有細分的高頻部分進一步分解,并能夠根據被分解的信號的特征,自適應地選擇相應頻帶,LFP在人體大腦中與行為的控制有關,如呼吸和視覺刺激等。對應于不同行為或思維的腦電波,稱之為腦電波成份。事實上,當一個人面對一個物品或需要拿起一個物品時,希望知道對應腦電波的反應,即該腦電波成份。該工作具有深遠意義,如果能分離出與行為相關聯的腦電波,將有助于對大腦疾病的診斷及腦中風病人的生活自理。與腦電波對顱內病變診斷不同的是,利用腦電波分析人(動物)的行為與腦電波之間的關系,并反過來通過腦電波確定或引導人的行為,具有更大的挑戰性。腦電波信號是無數神經放電的混合,不可能也沒有必要將單個神經放電分離出來。宏觀意義上,控制某個特定行為或想法的腦電波是一系列眾多神經放電的疊加。而測量所得到的腦電波信號又由許許多多構成不同想法和控制行為的腦信號合成的。研究表明這些信號的強弱差別很大。在實現人機交互時,若只關注若干個行為或思想,對應的腦電波可能很弱。這在信號處理領域,相當于弱信號檢測。在數學領域,這可能屬于不適定的反問題。顯然只有將腦電波信號很好地分離才能從中確定某種腦電波與某種行為相對應。這也可以理解為盲源分離或半盲信號分離問題。但通常的盲源分離技術這里很難奏效,或誤差太大,因為腦電波這一混合信號是由尺度差異很大的信號所構成的。對腦電參數有變化的通道進行協方差分析,發現在時間與模式同時作用下其差異無統計學意義(P>0.05)。方差分析顯示,隨著觀看時間的延長,時間因素對O1、O2、Oz、TP8、 T5 通道α波段的相對能量影響差異有統計學意義。(P<0.05)
3 討論:
在患病時的α波段的相對能量要遠遠高于痊愈時,并且伴隨著患病時間的延長差異會逐漸縮小,直至消失;而β 波段的相對能量在患病模式下會低于痊愈時。此外,患病時的AB值、R值會高于痊愈模式時,并且這種差異也會隨著時間的延長出現逐漸縮小的情況。同痊愈時相比,患病時期對腦電信號α波段的相對能量與β波段的能量變化具有顯著的影響,這主要表現在TP7通道。腦電波對于視覺神經疲勞的作用研究可以得出:腦電波中α波和β波的相對能量和疲勞因子的反應都表現出明顯的差異。在患病時大腦會處于緊張、警覺的狀態,并且伴隨著患病時間的逐漸延長,大腦會出現逐漸產生疲勞的情況。另外,通過對大腦枕區三個通道的分析可以得出因處理視覺信息所帶來的大腦認知方面的疲勞特征。
參考文獻
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