帕金森症在局部场电位中的特征提取

发布时间：2020-07-02 08:03

【摘要】：深部脑刺激(Deep Brain Stimulation,DBS)是治疗晚期帕金森症的有效治疗手段。然而现有的DBS技术很难适应患者生理状态的改变,缺乏自适应性,且存在副作用。自适应DBS系统是当前研究的热点,理想的自适应DBS系统能够根据患者的生理状态,自适应控制刺激参数。其中获取能够反映患者生理状态的生物标记物是自适应DBS系统研究的核心,也是目前亟待解决的问题。帕金森症患者的局部场电位(Local Field Potential,LFP)表现出异常的振荡现象,提取异常振荡信号,用于研究帕金森症病理机制,设计自适应DBS刺激控制规则库,对于晚期帕金森症患者的治疗有重要意义。本文对8名帕金森症患者的局部场电位信号进行研究,为了获取帕金森症生物标记物进行了下面四个方面的工作:第一,对当前的帕金森症特征提取算法进行总结,分析算法原理及其获取的生物标记物的表现,提出帕金森症特征提取算法的设计标准;第二,对8名帕金森症患者的局部场电位信号进行预处理和谱分析,获取异常振荡的频域特征。其中,2名患者(刺激组)在DBS刺激的同时记录场电位信号,6名患者(未刺激组)在静息状态下切断供药进行局部场电位的信号的记录。谱分析结果显示,异常振荡信号集中的频段在8-35 Hz;第三,设计了改进的经验模态算法用于异常振荡信号的提取,从时域角度将异常振荡分解出来。从精确度和计算效率两个角度出发,设计了基于信号整形和波形计数的特征提取算法与基于阈值包络的特征提取算法;第四,对获取的异常振荡进行统计分析。与现有的固定阈值法对比,分解出的异常振荡信号含有更多的有效信息,验证了算法的准确度;刺激组和未刺激组的对照分析,刺激组含有更少的长振荡和更多的短振荡,验证了算法的有效性。本文以获取帕金森症的生物标记物为目标,分析现有算法并提出帕金森症特征提取算法设计的要求,利用谱分析限定异常振荡信号频率,设计算法从时域分解出帕金森症患者局部场电位的异常振荡信号,通过验证分析,确定了算法的准确性和有效性,为下一步自适应DBS系统的设计做准备工作。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R742.5;TN911.7
【图文】：

病理机制,手术治疗,和药,手段

图 1.1 帕金森症病理机制帕金森症的治疗手段主要分为手术治疗和药物治疗两类胺前体类药物，临床上应用最广最有效的是美多巴和卡比被多巴胺能神经元利用合成多巴胺，补充患者纹状体内缺森病的各种临床症状。但是患者在服用药物三四年之后状波动、异动症等严重的并发症，并且目前尚无药物能来极大的痛苦[14-16]。一般用于帕金森病晚期，即病人耐药性出现后，会采用疗从最早期的核团损毁术到当前较为常见的脑深部刺激BS）。但核团损毁术在消除帕金森症状的同时，会对大非常强烈的侵害性，被损毁核团参与的部分脑功能会受刺激术在经过三十几年的发展后，已经取代了核团损毁

结构图,DBS系统,自适应,结构图

4图 1.2 自适应 DBS 系统结构图1.1.3 局部场电位与异常振荡局部场电位作为源信号来控制闭环的 DBS 系统，具备很多优势。LFP 信号可以从植入的电极中记录得到，且可以在刺激的同时被记录到，反过来 LFP 信号被 DB设备发出的刺激脉冲所调制[35, 36]。这些优势增加了局部场电位作为自适应 DBS 控制信号的可能，但是究其根本，与病人临床状态和非运动状态较强的相关性是 LF信号能够用来提取帕金森症特征值，并作为自适应 DBS 系统控制源信号的决定性因素[37-40]。脑电信号从头皮到颅内，依次为表皮的脑电信号（Electroencephalography, EEG皮层脑电信号（Electrocorticography, ECoG）、颅内的局部场电位信号（Local Fie

【参考文献】