基于脑电网络分析的脑卒中患者言语认知康复评估方法研究

Functional assessment of speech perception is a key diagnostic method for stroke rehabilitation. There are limites for current behavioral cognitive scaling method such as professional restrictions, negative impact of subjective factors, language-dependent and low diagnosis sensitivity for early stage, which restrict the targeted treatment and effectiveness of rehabilitation. This project proposes an objective quantitative assessment methods of speech perception for stroke rehabilitation. We intend to research on brain functional network of Auditory Steady State Response, investigate the abnormal changes in topology attributes of brain functional network,and extract the characteristic parameters to quantitative assessment of cognitive dysfunction, including clustering coefficient, shortest path length, Eglob and flow gain etc.. Based on this study, a hardware and software platform to online acquisition and analysis of evoked potentials is developed. We research conitive deficits on analysing interoperability and causality of brain activity, solve the problem of quantified cognitive assessment by topology analysis, achieve a technology innovation on real-time analysis of EEG networks. Eventually, gain new inspiration with macro analysis on the pathophysiology and cognitive information processing mechanisms of the brain disease.

言语认知功能评估是脑卒中康复的关键诊断方法，现行的行为学认知量表法存在人员专业性限制、主观因素影响、语言依赖性以及早期敏感度低等问题，制约了对症治疗与康复效果。本项目旨在提出一种脑卒中言语认知的客观量化评估方法，研究从患者的听性稳态反应的脑功能网络入手，分析脑功能网络拓扑属性的异常变化，提取聚类系数、最短路径、全局效率、信息流增益等特性参数对认知功能缺陷进行量化评估，并在此基础上，完成诱发脑电检测与计算的软硬件平台，实现在线分析评估。本项目提出以大脑活动协同性与因果性来分析认知缺损的研究思路，探讨基于网络拓扑分析来解决认知量化难题的研究模式，探索脑电网络实时计算与分析的技术创新，最终在系统水平上为揭示大脑疾病的病理生理机制与认知信息处理机制提供新的启示。

本项目提取脑卒中患者在特定任务下的听性稳态反应，分析全脑诱发脑电特征，从研究脑网络特性入手，提出利用脑网络拓扑分析中的最短路径、聚集程度等特征参数作为临床脑功能评估的量化依据，以临床格拉斯哥昏迷评分为参照，分析这些特征参数与大脑认知功能之间的关联关系，得出拟合曲线，初步提出基于脑网络的脑卒中大脑认知功能量化评估方法。.本项目主要研究内容与重要结果包括：1)建立面向临床床旁的脑电采集与分析平台，实现无屏蔽工作环境下的高精度声音信号刺激与微弱脑电的精准采集；2)提出一套脑卒中患者诱发脑电测量范式，通过稳态与瞬态结合的多模态诱发，得到脑卒中患者康复不同阶段的脑电信号，本研究已采集得到12位脑卒中患者、15位正常人的全脑脑电数据与临床数据，其中3位脑卒中患者数据覆盖昏迷，到清醒，到康复治疗的全过程；3)分析因效性连接与源定位得到脑功能网络，计算网络拓扑分析中最小连接与聚集度系数两个参数，反映出正常受试与脑卒中患者在脑功能区域内的神经元之间连接紧密程度与信息流处理速度的差异性；4)分析脑网络参数与受试昏迷评分的关联关系，研究发现昏迷程度越深，临床昏迷评分越低，则聚集度系数越大，最小连接越小，初步拟合得到网络参数与昏迷评分之间存在的关联性。.本研究建立临床脑卒中患者从昏迷到清醒全过程的数据采集、分析与脑功能标定方法，获得高质量的昏迷患者诱发脑电数据集，通过研究结果分析，提出基于聚集度系数与最小路径两个脑网络参数为依据，初步发现昏迷状态的临床评分与脑网络参数的对应关系，为脑功能的客观定量表征提供可能性结果，为解决人脑功能的量化测量进行了可行性预研。