基于EEG-fNIRS的儿童注意缺陷多动障碍神经血管耦合分析

Neurovascular coupling is one of the most important issues in the assessment of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in children. The key issues on the neurovascular coupling of ADHD in children are developing effective algorithms to assess the neurovascular coupling at multi scales of local region, inter region and global region, then modeling the neurovascular coupling. In this proposal, the neural and hemodynamic data are recorded by the concurrent electroencephalogram (EEG) and functional near infrared spectroscopy (fNIRS). Then, the EEG parameters at multi scales are extracted by phase amplitude coupling, phase lag index and microstate; the neurovascular coupling strength and causality are estimated by mutual information and Hidden Markov Model. Finally, the neurovascular coupling model is generated by combining Volterra expansion and convolution; the parameters of the model are optimized by Bayesian inversion algorithm based on the experiments. This study is expected to provide new tools for studying the neurovascular coupling, as well as contribute to understand the neural mechanisms of ADHD in children. The outcomes of this study will also provide the theoretical support to investigate the mechanisms of attention and memory.

神经血管耦合是儿童注意缺陷多动障碍评估最重要的问题之一。通过发展有效的神经血管耦合分析方法，从局部脑区、脑区间、全脑范围等多个尺度评估神经血管耦合关系，构建可靠的神经血管耦合模型，是研究儿童注意缺陷多动障碍神经血管耦合的关键问题。本项目使用脑电和近红外成像同步采集神经和血液动力学信息，采用相位幅度耦合、相位延迟指数、微状态等方法提取多个尺度的脑电参数，并结合互信息和隐马尔可夫模型评估相应的神经血管耦合强度和因果性；其次结合Volterra展开和线性卷积，构建神经血管耦合模型，利用贝叶斯反演算法优化模型参数。本项研究的开展将为研究神经血管耦合提供新的计算工具，有助于深入理解儿童注意缺陷多动障碍的神经血管耦合机制，为研究脑认知中的注意和记忆机制提供新的理论支持。

神经血管耦合是儿童注意缺陷多动障碍（简称多动症）评估最重要的问题之一。使用脑电图（EEG）和功能近红外成像（fNIRS）评估儿童多动症的神经血管耦合变化仍存在诸如信号信噪比差、有效特征单一、缺乏耦合计算方法等关键问题。为解决这些问题，本项目开展了一系列的方法和实验研究，取得了如下创新性成果：1.提出了基于经验模态分解和非负矩阵分解的眼电噪声自动去除方法，极大地提高了多动症儿童EEG信号的信噪比，并可扩展成fNIRS系统性生理噪声去除方法；2.提出了基于压缩小波变换的EEG节律信息检测方法，该方法显著提高了所检测到的EEG节律信息的频率精度，并发现多动症儿童delta和alpha频段的节律信息与正常儿童存在显著差异；3.发现使用排序熵、谱边缘频率等多个EEG特征以及fNIRS脑网络特征能很好地评估大脑状态；4.提出了基于典型相关分析的神经血管耦合分析方法，能够在时间和空间两个维度获得神经血管耦合的信息，并发现在工作记忆任务下，背外侧前额叶的fNIRS激活与EEG数据的delta、theta和alpha节律存在较强的耦合关系；5.提出了一种个性化的基于fNIRS神经反馈的注意力提升方法，以期能应用于对多动症儿童的干预治疗。本项目的成果有助于理解多动症的神经血管耦合机制，并为多动症儿童的评估与调控提供理论支撑和技术方案。在项目资助下，一共发表了SCI论文4篇（3篇二区，1篇IEEE Trans），EI论文1篇；申请并公开相关国家发明专利3项；培养硕士研究生7名。项目负责人在资助期内入选天津市高校“青年后备人才培养计划”。