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文檔簡介
1、聽覺系統(tǒng)受到特定的聲音刺激后中樞神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生的與外界刺激相關(guān)的生物電變化稱為聽覺誘發(fā)電位(AuditoryEvokedPotentials,AEP),目前最為人熟知的是聽性腦干反應(yīng)(AuditoryBrainstemResponse,ABR),其中最常用的是短聲(click)刺激引出的ABR(clickEvokedBrainstemResponse,click-ABR),健康人的click-ABR一般包含7個(gè)特征波:Ⅰ~Ⅶ波,各波的潛伏
2、期不同,因?yàn)樗鼈兌加懈髯缘钠鹪?。簡單聲(比如短聲、純音)誘發(fā)的ABR廣泛應(yīng)用于臨床聽閾估計(jì)、檢查聽覺通路中的病變、估計(jì)聽覺通路的完整性等。盡管如此,但由于這些簡單聲與我們?nèi)粘I钏佑|到得復(fù)雜聲(如言語、環(huán)境噪聲等)差別甚大,它們引出的ABR能用來表征聽得見,但卻不能用來表述是否能聽懂。
人類環(huán)境中的復(fù)雜聲具有豐富的諧波、頻率信息變化迅速等特點(diǎn)。這些特性的在腦干中的編碼主要分為精確的時(shí)域編碼和頻譜編碼,引出的ABR包含瞬態(tài)
3、反應(yīng)和持續(xù)反應(yīng)兩個(gè)部分。這些都是與刺激的聲學(xué)特性密切相關(guān)的,瞬態(tài)反應(yīng)與非周期特征有關(guān),而持續(xù)反應(yīng)則與刺激的周期性特征有關(guān)。盡管短聲和純音在各自引出的ABR中較好的表征了瞬態(tài)反應(yīng)和持續(xù)反應(yīng)模式,用它們卻無法估計(jì)出同時(shí)包含瞬態(tài)和持續(xù)特征的復(fù)雜聲引出的ABR。因此,相關(guān)學(xué)者開始研究復(fù)雜聲刺激引出的ABR。其中目前較為成熟的是合成言語(speech)單音節(jié)/da/誘發(fā)的ABR相關(guān)研究。
時(shí)間長度為40ms的合成言語/da/誘發(fā)出的
4、speech-ABR(da-ABR)研究已較為成熟。/da/包含瞬態(tài)和持續(xù)兩個(gè)部分,前者為輔音/d/,持續(xù)時(shí)間為10ms,后者為元音/a/,持續(xù)時(shí)間為30ms。元音/a/包含3個(gè)準(zhǔn)周期波:d、e、f波,周期約為10ms,這部分含有基頻(F0)以及五個(gè)共振峰(F1~F5)的信息,其頻率分別:F0=103~121Hz,F1=220~720Hz,F2=1700~1240Hz,F3=2580~2500Hz,F4,5=3600~4500Hz。
5、r> /da/引出的言語誘發(fā)腦干反應(yīng)(SpeechEvokedABR,speech-ABR)可用來研究刺激的聲學(xué)特征是如何在聽覺系統(tǒng)中被編碼的,并且其結(jié)構(gòu)與/da/的聲學(xué)結(jié)構(gòu)非常相似,也可分為瞬態(tài)和持續(xù)兩個(gè)部分。前者包括起始反應(yīng)(onsetreponse,OR),后者包括頻率跟隨反應(yīng)(frequencyfollowingresponse,F(xiàn)FR)。其中OR(V、A波)為輔音/d/引出的反應(yīng),F(xiàn)FR部分(D、E、F波)被認(rèn)為是刺激中
6、的周期部分元音/a/引出的反應(yīng)。FFR部分的D、E、F波為準(zhǔn)周期波,分別為/a/中對(duì)應(yīng)準(zhǔn)周期波d、e、f引出,繼承了/a/的周期特性,周期為10ms左右,與/a/的周期基本相同。有研究表明FFR部分中的三個(gè)準(zhǔn)周期波具有顯著相關(guān)性,提示可將FFR部分視為一個(gè)整體性的生理指標(biāo)并可能源自相同的神經(jīng)處理機(jī)制。FFR部分時(shí)域波形的周期性表征了腦干是如何編碼元音/a/的基頻信息,而基頻信息是辨識(shí)言語的最重要信息,因此,可根據(jù)在speech-ABR的
7、時(shí)域波形D、E、F波的完整性來判斷腦干對(duì)言語/a/編碼的程度。而在實(shí)際應(yīng)用中,雖然所有受試者的總體平均波形FFR都非常清晰,三個(gè)準(zhǔn)周期波容易分辨,但對(duì)單個(gè)受試者的speech-ABR進(jìn)行分析時(shí),F(xiàn)FR部分一般都很模糊,難以直觀分辨出三個(gè)準(zhǔn)周期波,這就說明需要采用信號(hào)處理技術(shù)在時(shí)域中突出FFR部分的準(zhǔn)周期波,有利于臨床應(yīng)用FFR部分來判斷腦干是否對(duì)言語/a/進(jìn)行了編碼或者編碼完整。
由于聽覺系統(tǒng)的非線性特點(diǎn),speech-A
8、BR是非線性、非平穩(wěn)信號(hào),而希爾伯特黃變換(Hilbert-HuangTransform,HHT)是現(xiàn)在發(fā)展較成熟的處理非線性、分平穩(wěn)信號(hào)的方法。HHT分為兩個(gè)步驟:經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和希爾伯特(Hilbert)變換。EMD是將非平穩(wěn)數(shù)據(jù)分解為有限個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction,IMF),每一層IMF基本都是平穩(wěn)信號(hào),并且IMF在任意時(shí)間點(diǎn)的振動(dòng)模式唯
9、一,即瞬時(shí)頻率唯一。EMD是按照信號(hào)本身時(shí)間局部特征分解的,是自適應(yīng)的。speech-ABR原始時(shí)域波形中的任意時(shí)間點(diǎn)可能包含多個(gè)瞬時(shí)頻率,因?yàn)镕FR部分的三個(gè)準(zhǔn)周期波表征了元音/a/的基頻信息,則它們的振動(dòng)模式應(yīng)該相似,經(jīng)EMD后,它們應(yīng)該會(huì)集中分布在同一層或相同幾層IMF上。
本文提出一種基于希爾伯特黃變換的瞬時(shí)能量譜方法來分析speech-ABR中的頻率跟隨反應(yīng)部分,因?yàn)閟peech-ABR忠實(shí)的模擬了刺激信號(hào)的波形
10、結(jié)構(gòu),再加上基于希爾伯特包絡(luò)的瞬時(shí)能量能夠突出極值,所以瞬時(shí)能量譜可能會(huì)比直接在原始時(shí)域波形中根據(jù)幅值絕對(duì)值最大來檢測FFR部分跟有效。本文用實(shí)驗(yàn)證明此方法可以將FFR部分從speech-ABR中突顯出來,有利于進(jìn)一步的分析和臨床應(yīng)用。該方法的具體步驟如下:
(1)將個(gè)體speech-ABR進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)(empiricalmodedecomposition,EMD)分解,得到有限個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(intrinsicmodef
11、unction,IMF);
(2)計(jì)算每一層IMF的瞬時(shí)能量譜;
(3)觀察個(gè)體speech-ABR分解后IMFs的瞬時(shí)能量譜,記錄準(zhǔn)周期波D、E、F出現(xiàn)的層數(shù);
(4)利用時(shí)窗為10ms,對(duì)該層瞬時(shí)能量譜17~47ms范圍內(nèi)尋找D、E、F波,記錄下潛伏期和極性。
實(shí)驗(yàn)記錄了29例成人的speech-ABR。實(shí)驗(yàn)過程包括四個(gè)步驟。首先,臨床專家根據(jù)V波是否明顯找出有效數(shù)據(jù),總共有2
12、5例(86%)。第二,臨床專家在有效數(shù)據(jù)中根據(jù)FFR部分是否明顯,將其分為兩組:典型組和非典型組。其中典型組有7例(28%),非典型組有18例(72%),非典型組的個(gè)體speech-ABR中FFR部分不明顯。第三,對(duì)著25例有效數(shù)據(jù)采用基于HHT的瞬時(shí)能量譜方法進(jìn)行處理。最后,臨床專家在這25例有效數(shù)據(jù)的瞬時(shí)能量譜中觀察FFR部分,發(fā)現(xiàn)有23例(92%)FFR明顯,有2(8%)例無法判斷。
結(jié)果表明,本文提出的方法突出表征
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