癫痫失神发作脑电信号非线性耦合方向分析

最新的研究表明癫痫失神发作不同阶段大脑区域之间存在短暂的异常信息扩散，为研究失神发作的扩散和维持提供了新的机遇。如何可靠地估计脑电信号非线性耦合方向指数，是开展癫痫失神发作机制研究的关键。本项目提出基于排列模式分析和贝叶斯估计理论计算条件互信息，估计双通道脑电信号的耦合方向指数，并运用代理测试方法分析耦合方向指数的显著性；针对多通道脑电信号，计算去偏条件互信息，分析脑电信号间的直接耦合关系，研究大脑各区域之间的相互作用关系；发展神经群模型，建立耦合的多动力学神经群模型，改变模型的耦合参数，评价新的耦合方向估计算法的性能；应用新算法分析临床癫痫失神发作各阶段脑电信号，结合生理和临床诊断信息，测试算法的性能和临床价值，分析失神发作过程大脑各区域的信息流特性。该课题的开展将为研究大脑区域之间耦合方向特性提供一新颖的计算工具，有助于深入理解失神发作的机制，为设计失神发作的诊断系统提供技术基础。

项目在“脑电同步分析方法及临床应用”领域做了深入的研究。在基金的支持下，在国际专业领域期刊发表SCI论文9篇。该课题的进行为研究大脑区域之间同步特性提供一新颖的计算工具，有助于深入理解癫痫发作的机制，为设计癫痫发作的诊断系统提供技术基础。本项目的主要研究成果包括：在神经振荡理论研究方面，提出了针对神经元放电和局部场电位间的耦合关系的加权锋电位场相干耦合算法，为跨尺度的信息耦合提供了新思路。在麻醉状态监测方面，提出了排序自互信息和排序互信息方法。在临床癫痫脑电的研究方面，针对失神癫痫提出了排序熵、多尺度排序熵和排序条件互信息的状态检测方法，针对睡眠中癫痫性电持续状态提出了多通道脑电信号全局同步方法描述其同步变化特性。