郝麗俊 莫國民 王 艷 張志芳
①上海醫(yī)療器械高等??茖W(xué)校 上海 200093
②上海交通大學(xué)附屬新華醫(yī)院 上海 200092
老年癡呆(AD)癥-學(xué)術(shù)上稱為阿爾茨海默氏癥。作為一種危害性較大的腦神經(jīng)疾病,多發(fā)生在65歲以上人群,其發(fā)病機(jī)率僅次于心腦血管疾病和癌癥。此病病程遷延,呈進(jìn)行性加重,拌有嚴(yán)重的記憶力減退,甚至產(chǎn)生錯(cuò)覺和幻覺等精神病癥狀,給患者家庭及社會(huì)帶來嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)。隨著生活水平的提高,人口組成老齡化趨勢的加重,如果人類不能找到有效的治療方法,25年后全球預(yù)計(jì)將有2 200萬人患上老年癡呆癥,到2050年患此疾病的人數(shù)將達(dá)4 500萬,老年癡呆癥將成為人類社會(huì)的流行病。
因此,研究對AD的無創(chuàng)檢測,為癡呆患者提供早期診斷手段,對預(yù)防該病的發(fā)生、發(fā)展具有重要的價(jià)值。
當(dāng)前,腦功能異常和疾病的定征檢測技術(shù)是腦功能信息學(xué)最有實(shí)用價(jià)值的研究。該技術(shù)主要是通過對能反映腦功能異常和疾病的生理信號(hào),進(jìn)行處理分析和特征提取,找出特異性好、敏感性強(qiáng)、穩(wěn)定性好的特征參量,識(shí)別腦功能異常和腦疾病定征。本課題主要從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度,從大量癡呆患者中隨機(jī)檢測若干樣本進(jìn)行分析,找到能夠輔助診斷老年癡呆的EEG特征性信息。本次實(shí)驗(yàn)對象與數(shù)據(jù)采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來自新華醫(yī)學(xué)腦電圖室。測量時(shí),患者安靜閉目,靜坐。按照國際10~20系統(tǒng)電極法,將電極分別放置在兩前額、額、中央、頂、枕、前顳、中顳、后顳區(qū)等16個(gè)部位。
對照組:本課題的老年癡呆病例來自新華醫(yī)院腦電圖室20例。
研究組:同年齡段正常老年人10例。
對照兩組,正常老年人的EEG中,α波頻率稍有減慢,θ波數(shù)量稍有增多。AD患者由于腦皮層萎縮,常有異常改變,臨床表現(xiàn)為α波頻率更加減慢,β波減少,嚴(yán)重者α波、β波消失,θ波、δ波占主導(dǎo)。
臨床診斷為:θ波占50%以上時(shí),為中度異常;δ波占50%以上時(shí),為高度異常。
EEG波形復(fù)雜,信號(hào)極其微弱,僅達(dá)μV級(jí)別,且頻率多集中在32 HZ以下,易受外界信號(hào)干擾。同時(shí),由于個(gè)體差異、年齡差異、性別差異等都可能造成EEG的不同。
為較好地識(shí)別不同AD患者共有腦電的特征,并減小個(gè)體差異性的影響,本課題對EEG信號(hào)進(jìn)行小波能量譜分析,隨機(jī)分析多組AD患者EEG信號(hào),與正常腦電信號(hào)進(jìn)行比對。以此為樣本采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),尋求特征明顯、穩(wěn)定度高的特征參量,以此作為AD患者的輔助診斷依據(jù)。
EEG是非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),其頻率較低,主要集中在31 HZ以下,故傳統(tǒng)的時(shí)域分析法對異常腦電圖的判斷準(zhǔn)確率比較低。
課題中,將各導(dǎo)聯(lián)采集到的EEG,采用小波變換進(jìn)行腦電的能量譜分析,將信號(hào)分解到四個(gè)主要頻段,得到EEG中各波形的能量分布。
EEG信號(hào)有一個(gè)明顯的特點(diǎn),即在低頻端應(yīng)具有很高的頻率分辨率,而在高頻段的頻率分辨率可以較低。小波變換具有多分辨率特點(diǎn),可對EEG信號(hào)低頻端做進(jìn)一步的分解,對各頻段信號(hào)的檢測更為精確。
非平穩(wěn)信號(hào)s(t)的小波變換定義為
式中小波變換的基函數(shù)
在實(shí)際應(yīng)用中,通常將連續(xù)小波Φa,b(t)針對尺度a和平移參數(shù)b加以離散化。借助分辨率不同的正交小波基完成各低頻段的信號(hào)分析。
臨床核醫(yī)學(xué)影像研究表明:老年癡呆患者主要病變在海馬和皮質(zhì)部位,表現(xiàn)為神經(jīng)纖維纏結(jié)和腦萎縮及白質(zhì)異常。由此推斷,AD患者EEG的異常應(yīng)主要表現(xiàn)在顳、額和頂葉附近。
以一位79歲AD患者為例,其腦電信號(hào)見圖1。由圖1可得:正常老年人EEG背景波應(yīng)主要集中在8~9 HZ,以低頻的α波為主,伴有少量的θ波;但該患者EEG信號(hào)頻率明顯減低,尤以兩額慢性活動(dòng)明顯增加,背景波主要集中在7 HZ以下,以θ波和大量的波為主。
圖1 AD患者EEG與正常EEG的對比
對其額部的EEG進(jìn)行功率譜分析,可得其能量分布,見圖2。
圖2 AD患者與正常老年人額部EEG能量分布百分比圖
通過小波能量譜分析,AD患者EEG能量譜異常率明顯高于正常EEG,表現(xiàn)為α波能量降低,δ波能量增多。
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)令人感興趣的模式[2],因此又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。它主要融合了人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘的過程包括:數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估和知識(shí)表示。
在數(shù)據(jù)挖掘中,預(yù)測性模型是一種重要的方向。在此,選用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法(見圖3)。通過多個(gè)不同程度的AD患者進(jìn)行腦電分析,試圖找到一種具有普遍意義的比較明顯的癡呆腦電特征,并以此為癡呆患者診斷的一個(gè)參考依據(jù)驗(yàn)證其他AD患者。
圖3 有監(jiān)督的學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)挖掘中的時(shí)序模式能對基于時(shí)序的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,而不考慮具體時(shí)間對交易中數(shù)據(jù)有效性的影響。這與我們尋求一般AD患者EEG具有代表性的特征參數(shù)是吻合的,
基本模型:對20個(gè)樣本單一AD腦電信號(hào)的能量譜逐個(gè)分析,以兩額部能量分布百分比為研究對象。記錄并整理10個(gè)正常樣本的數(shù)據(jù),求其能量分布百分比平均值,并記錄在表1中。
隨機(jī)從20個(gè)AD患者樣本中選取10個(gè),并對樣本編號(hào)(1~10),各頻段能量與正常EEG能量分布百分比之差絕對值進(jìn)行編碼(A:=0.5以上,B:=0.1~0.5,C:=0.05~0.1,D:=0.05以下),將結(jié)果記錄在表2、表3中。
表1 正常老年人在F3導(dǎo)聯(lián)處EEG能量分布百分比(總能量記作1)
表2:10個(gè)AD樣本EEG在F3導(dǎo)聯(lián)處EEG能量分布百分比
3 0.16 0.27 0.45 0.12 4 0.64 0.15 0.08 0.14 5 0.12 0.23 0.41 0.22 6 0.09 0.42 0.31 0.18 7 0.62 0.11 0.06 0.21 8 0.48 0.12 0.15 0.25 9 0.73 0.08 0.07 0.12 10 0.17 0.51 0.16 0.16
表3 10個(gè)AD樣本EEG在F3導(dǎo)聯(lián)處EEG能量分布百分比
從選取的樣本比較不同程度的AD患者EEG能量變化,發(fā)現(xiàn)一個(gè)明顯的規(guī)律:相對正常老年人的EEG,AD患者EEG信號(hào)的α波能量變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果中都在B以上,即變化量都在10%以上。對于嚴(yán)重的AD患者,δ波能量變化比較明顯。
結(jié)合臨床診斷,以隨機(jī)10組數(shù)據(jù)為樣本分析,可推測AD患者額部EEG能量變化較大。對于不同程度的AD患者,低頻α波的能量百分比變化較為顯著,可以此為AD患者早期輔助診斷的重要依據(jù)。
基于腦電信息的老年癡呆疾病的定征檢測技術(shù)可作為老年癡呆癥等重要的輔助診斷手段,幫助早期診斷和及時(shí)確診。而進(jìn)一步將該技術(shù)與基于USB接口的腦電采集預(yù)處理系統(tǒng)結(jié)合,構(gòu)建小型化、便捷化的老年癡呆診斷系統(tǒng),則對于當(dāng)前家用電腦普及下,老年癡呆早期診斷走向社區(qū)、走向家庭提供可能,方便獨(dú)居老人,行動(dòng)不便的老人早期檢查,及時(shí)發(fā)現(xiàn)病情,進(jìn)而達(dá)到及時(shí)治療的目的。
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