人体平衡调节脑功能网络模型与平衡能力评估研究

Nervous system diseases and brain injury often damage the function of nerve center, which can lead to balance disorder. Accurate balance function assessment is essential basis for treatment and rehabilitation. Current clinical assessing methods mainly analyze the posture of people performing a specific task to obtain the assessing results. Since the absence of holistic consideration of sensory input, integration of nerve center, muscular activities and external posture related to balance control, the assessment results are difficult to accurately reflect the changes of the central nervous system activities for balance control. From the perspective of balance control system, this project will investigate balance assessing and etiological diagnosis using multi-modal physiological information including EEG，EMG and posture. The research contents include three aspects: extracting the EEG components related to the nervous activities during balance control based on analysis of cortical-muscular functional coupling; developing functional brain network model for balance control based on multivariate Granger causality measure; assessing and diagnosing based on semi-supervised learning and data fusion. The intended goal is to explore the balance control mechanism of nerve center through combining functional brain network with muscular activities and body posture, and provide a theoretical basis and an effective method for the fine balance assessment. It will be of great significance for improving the diagnosis and treatment of nervous system diseases.

神经系统疾病和脑外伤会对神经中枢功能造成损伤，从而导致平衡功能障碍。准确的人体平衡能力评估是治疗与康复评价的基本依据。现有临床评估方法主要通过对人完成特定任务时姿态的分析来得到评估结果，缺乏对平衡调节过程中感觉输入、神经中枢整合、肌肉活动和外在姿态的整体性考虑，评估结果存在不能准确反映中枢神经系统平衡调节病变状态的问题。本项目从平衡调节的系统性出发，研究利用脑电/肌电/姿态等多模态生理信息进行平衡能力的评估和病源推断。拟开展基于皮层肌肉功能耦合分析的平衡相关成分脑电信号提取；基于多变量格兰杰因果关系测度的平衡调节脑功能网络模型构建；基于半监督学习和数据融合的评估与推断方法三个方面的研究，将脑功能网络与肌肉活动、人体姿态相结合探索神经中枢的平衡调节机理，为平衡能力的精细评估提供理论依据和有效方法，对于提高神经系统疾病的诊疗水平具有重要意义。

平衡能力反映了人体感觉、神经控制、肌肉、骨骼的整体协调性，对平衡障碍的诊断与治疗中，需要对平衡能力进行评估、确定障碍程度，以便制定适合的康复方案。通过脑肌相干性构建平衡问题的脑功能网络，研究中枢系统的调节规律，可以从源头上更全面地评估人体平衡能力。主要研究内容包括：多模态生理信息采集实验平台构建和实验方案设计、基于运动力学和生理信息的肢体运动分析和估计、基于皮层肌肉耦合分析的神经活动信息提取、平衡调节脑功能网络的构建、脑功能网络的特征提取与平衡能力评估等。通过对肌电信号的分析和处理，估计人的肢体动作和关节运动角度；从脑肌相干性及因效分析得出与人体平衡密切相关的功能脑区；通过阻断视觉、本体觉等与平衡相关的感觉输入，研究感觉运动皮层之间、中央脑区与枕叶区和额叶区之间，人体平衡调节过程的脑功能网络连接关系变化，由此，课题组定义了可用于人体平衡能力区分的新特征，研究多种可潜在应用于人体平衡能力识别的分类方法，给出分类效果比较。其中取得的最重要结果是，在平衡感觉输入信息缺失时，通过分析中枢神经的协同响应，提出了一种平衡问题的脑功能网络新特征。首先，计算多种实验范式下足底压力中心信号的特征指标，判断人体平衡能力的强弱。其次，通过人体平衡过程中的脑肌相干性，发现其在不同脑区、不同脑电信号频段的变化规律，以此构建平衡问题的脑功能网络。研究结果发现，当感觉阻断时，平衡感觉相关的枕叶区和中央脑区局部活跃度降低，而在中枢神经整合输入感觉的环节中有所参与的额叶区网络连通性增加，表明感觉被阻断时，额叶区参与了平衡调节，由此推断额叶区调节是人体平衡能力的有机组成，额叶区调节增强是平衡感觉信息输入不足时的应急反应。将感觉阻断时的额叶区平衡反应激活程度参与到平衡能力评估，作为平衡感觉输入与整合相关的脑网络新特征，可以更全面地反映人体平衡能力，取得了良好的识别效果，为人体平衡评估提供了一种有效新思路。