去卷積序列的性質(zhì)及其對(duì)聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)反應(yīng)的影響.pdf_第1頁(yè)
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1、聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)在短促刺激聲作用下,經(jīng)頭皮電極記錄可得到有限持續(xù)時(shí)間的電信號(hào),即為一種暫態(tài)型的聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位(Auditory evoked potential,AEP)。AEP十分微弱需要多次重復(fù)刺激,平均去噪后方能識(shí)別。但如果刺激重復(fù)率過(guò)快,AEP未及平息又被激發(fā)則導(dǎo)致AEP成分的相互重疊失去暫態(tài)性。工程上將這種重疊反應(yīng)描述為暫態(tài)反應(yīng)和刺激序列的線性卷積模型,如果考慮到相鄰刺激的相互作用的影響,還需要采用誘發(fā)反應(yīng)的非線性成分及非線性卷積模型。

2、AEP按潛伏期可分為聽(tīng)覺(jué)腦干反應(yīng)(Auditory brainstem-response,ABR)和中潛伏期反應(yīng)(Middle-latency response,MLR)等。目前已提出若干去卷積算法恢復(fù)暫態(tài)的AEP成分,這些方法各具特色也各有不足。本文系統(tǒng)介紹了本領(lǐng)域的線性/非線性去卷積技術(shù)和實(shí)驗(yàn)范式,對(duì)其中部分關(guān)鍵問(wèn)題提出解決辦法,具體工作包括以下三個(gè)方面:
  1.真實(shí)噪聲條件下CLAD刺激序列的評(píng)估和優(yōu)化
  CLAD

3、(Continuous loop averaging deconvolution)是近期關(guān)注較多的線性去卷積方法,采用刺激序列隨機(jī)抖動(dòng)方式保證解的存在。然而,該法應(yīng)用時(shí)存在兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:刺激序列的噪聲抑制性能評(píng)估和刺激序列優(yōu)化產(chǎn)生。本項(xiàng)研究指出其序列的噪聲抑制能力需要結(jié)合噪聲本身的統(tǒng)計(jì)特性。并特別證實(shí)在ABR和MLR的記錄條件下,腦電噪聲符合1/f模型。為此,我們提出一個(gè)新的噪聲增益因子度量序列性能。通過(guò)充分的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn),證實(shí)新的度量

4、和實(shí)際CLAD刺激序列的噪聲抑制能力高度相關(guān)。以此為目標(biāo)函數(shù),我們以經(jīng)典的遺傳算法為例,用于給定約束條件下序列的優(yōu)化生成。本項(xiàng)研究較好地解決了上述兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,有利于促進(jìn)CLAD方法推廣應(yīng)用。
  2.40Hz中潛伏期反應(yīng)的特性對(duì)比
  研究表明刺激率對(duì)中潛伏期反應(yīng)存在顯著影響,刺激率為40 Hz時(shí)明顯強(qiáng)化的穩(wěn)態(tài)反應(yīng)被認(rèn)為和MLR的同相增強(qiáng)有關(guān)。但是也有確鑿的實(shí)驗(yàn)說(shuō)明40 Hz誘發(fā)反應(yīng)的產(chǎn)生機(jī)制另有解釋?,F(xiàn)有線性去卷積技術(shù)可

5、恢復(fù)40 Hz的暫態(tài)AEP成分。因此,本項(xiàng)工作試圖回答兩個(gè)基本問(wèn)題:與常規(guī)5 Hz記錄條件下的MLR相比,40 Hz暫態(tài)反應(yīng)的基本特性如何;不同抖動(dòng)方式的40 Hz刺激序列,對(duì)求解的暫態(tài)AEP的影響是否可鑒。我們選擇比較CLAD范例和另一種不同抖動(dòng)方式的MSAD(multi-rate steady-state averaging deconvolution)范例下去卷積恢復(fù)的40 Hz暫態(tài)AEP,并與常規(guī)5 Hz記錄條件下的AEP進(jìn)行對(duì)

6、比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明MLR在快速刺激下形態(tài)更清晰穩(wěn)定,并且刺激序列的不同抖動(dòng)方式對(duì)MLR的一些成分有顯著影響,說(shuō)明MLR受刺激率顯著影響,也受刺激序列設(shè)計(jì)的影響。
  3.非線性AEP重建中最大長(zhǎng)序列的噪聲衰減分析
  最大長(zhǎng)序列(Maximum length sequence,MLS)是一種經(jīng)典的去卷積刺激序列,可用互相關(guān)技術(shù)恢復(fù)線性和非線性AEP成分。MLS是基于不同階數(shù)本原多項(xiàng)式產(chǎn)生的偽隨機(jī)序列,不同序列也會(huì)導(dǎo)致計(jì)算時(shí)噪聲

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