基于相干性的多頻段腦肌電信號(hào)雙向耦合分析*

高云園,任磊磊,張迎春,佘青山,席旭剛,張啟忠

(1.杭州電子科技大學(xué)機(jī)器人研究所,杭州 310018;2.廣東省工傷康復(fù)中心,廣州 510440; 3.休斯頓大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系,美國(guó) 休斯頓)

項(xiàng)目來(lái)源:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61372023,61671197);浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY18F030009,LY17F030021);杭州電子科技大學(xué)科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(CXJJ2017051)

2017-04-07修改日期2017-06-03

基于相干性的多頻段腦肌電信號(hào)雙向耦合分析*

高云園1*,任磊磊1,張迎春2,3*,佘青山1,席旭剛1,張啟忠1

(1.杭州電子科技大學(xué)機(jī)器人研究所,杭州 310018;2.廣東省工傷康復(fù)中心,廣州 510440; 3.休斯頓大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系,美國(guó) 休斯頓)

針對(duì)皮層肌肉相干性分析時(shí)不能確定耦合方向的局限性,根據(jù)神經(jīng)肌肉信息的雙向傳遞性,提出利用不同大腦功能區(qū)的腦電信號(hào)和動(dòng)作相關(guān)的肌電信號(hào),實(shí)現(xiàn)了相干函數(shù)對(duì)腦肌電信號(hào)的雙向耦合分析。本文對(duì)不同握力模式下同步采集的腦肌電信號(hào)進(jìn)行了多頻段耦合分析。通過(guò)下行(EEG—>EMG)和上行(EMG—>EEG)分析發(fā)現(xiàn),隨著握力的增大,EEG能量、相干幅值和耦合強(qiáng)度均向高頻段轉(zhuǎn)移。與基于新型格蘭杰因果關(guān)系的耦合方法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了相干性方法進(jìn)行皮層肌肉雙向耦合分析的可行性和優(yōu)勢(shì)。研究結(jié)果為探索基于皮層肌肉相干性的雙向手部運(yùn)動(dòng)信息解碼和上肢運(yùn)動(dòng)功能障礙分析提供了依據(jù)。

腦肌電信號(hào);耦合分析;相干性;皮層肌肉功能

腦電信號(hào)EEG(Electroencephalogram)反映了大腦功能區(qū)神經(jīng)細(xì)胞群活動(dòng)時(shí)的電位變化。肌電信號(hào)EMG(Electromyography)是反映肌群活動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生的信號(hào)。人的自主動(dòng)作過(guò)程中,除了不同腦區(qū)之間的協(xié)同作用,大腦運(yùn)動(dòng)區(qū)/體感覺(jué)區(qū)與運(yùn)動(dòng)肌肉組織的神經(jīng)細(xì)胞之間也自動(dòng)地發(fā)生了同步化[1-2],這種大腦皮層與運(yùn)動(dòng)神經(jīng)肌肉組織兩大體系內(nèi)部及相互間的作用構(gòu)成了皮層肌肉功能耦合關(guān)系CMC(Cortical-Muscular Functional Coupling)[3-4]。自1995年Conway等[5]發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中皮層腦電和肌電信號(hào)存在相關(guān)性以來(lái),相繼有學(xué)者發(fā)現(xiàn)腦肌電信號(hào)功能頻段的相干性與運(yùn)動(dòng)范式緊密相關(guān)[6-7]。如在靜態(tài)力輸出時(shí)相干性主要在β(15 Hz～30 Hz)頻段,動(dòng)態(tài)力輸出時(shí)皮層脊髓振蕩移向高γ(50 Hz～72 Hz)頻段[8-9]。腦肌電耦合分析在近年來(lái)成為許多學(xué)者研究的熱點(diǎn),為腦卒中和運(yùn)動(dòng)障礙患者提供康復(fù)方案和康復(fù)評(píng)價(jià)的理論依據(jù)[10]。

近年來(lái)相干性分析[11-12]、格蘭杰因果分析[13]、互信息[14]、傳遞熵[15]以及符號(hào)化傳遞熵[16-17]等方法都被用來(lái)分析腦肌電耦合關(guān)系。在這幾種方法中,相干性分析效果顯著,結(jié)果可靠,效率高并支持在線處理,然而相干性存在不能確定耦合方向的局限性。根據(jù)Horak的運(yùn)動(dòng)控制理論,“正常運(yùn)動(dòng)控制是指中樞神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)用現(xiàn)有以及以往的信息,將神經(jīng)能轉(zhuǎn)化為動(dòng)能,并使之完成有效的功能活動(dòng)”。以手抓握為例,當(dāng)抓握開(kāi)始時(shí),一方面大腦運(yùn)動(dòng)區(qū)發(fā)出的控制命令通過(guò)運(yùn)動(dòng)傳導(dǎo)通路將信號(hào)傳遞到效應(yīng)器產(chǎn)生相應(yīng)的運(yùn)動(dòng);另一方面動(dòng)作時(shí)運(yùn)動(dòng)肌肉產(chǎn)生的感覺(jué)信號(hào)由感受器通過(guò)感覺(jué)傳導(dǎo)通路反饋到大腦的軀體感覺(jué)區(qū)[18-19]。因此分別選取大腦運(yùn)動(dòng)區(qū)和體感覺(jué)區(qū)的腦電信息與動(dòng)作肌電做相干性分析,彌補(bǔ)相干性不能確定耦合方向的不足。其中大腦運(yùn)動(dòng)區(qū)腦電與動(dòng)作肌電的耦合記為下行(EEG—>EMG),動(dòng)作肌電與體感覺(jué)區(qū)腦電的耦合記為上行(EMG—>EEG)?；谏鲜鏊悸?本文針對(duì)上肢不同握力時(shí)的腦肌電信號(hào),進(jìn)行基于相干性的多頻段分析,同時(shí)利用顯著性面積對(duì)多頻段的腦肌電耦合強(qiáng)度進(jìn)行定量分析,并與基于格蘭杰因果的腦肌電耦合分析結(jié)果進(jìn)行比較,為運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)評(píng)價(jià)提供客觀依據(jù)。

1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

1.1 實(shí)驗(yàn)范式

本文使用的腦肌電數(shù)據(jù)是采集自3名24歲、1名25歲和1名26歲利右手健康男性,分別記為S1、S2、S3、S4、S5。受試者均被告知詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)步驟。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中為確保力輸出的精確性,我們使用彈簧握力計(jì)分別進(jìn)行5 kg、10 kg和20 kg力輸出的抓握實(shí)驗(yàn)。每位受試者的具體任務(wù)為:每次開(kāi)始時(shí)放松20 s,接著按照屏幕提示5 s完成一個(gè)抓握動(dòng)作,然后放松20 s;做10次動(dòng)作為一組,休息20 min,然后換手同等握力再做一組。休息20 min進(jìn)行下一個(gè)握力實(shí)驗(yàn),直到每位受試者完成所有實(shí)驗(yàn)。最終每位受試者的左、右手每種握力實(shí)驗(yàn)各有10次。

1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

本次實(shí)驗(yàn)是用128導(dǎo)BrainAmp DC腦電采集系統(tǒng)(Brain Products GmbH,Germany)同步采集了上述實(shí)驗(yàn)范式下32通道腦電和4通道肌電信號(hào)(如圖1)。BrainAmp DC設(shè)備也用于采集左右手臂指淺屈肌FDS(flexor digitorum superficialis)和掌長(zhǎng)肌PL(palmaris longus)的肌電信號(hào)(如圖2)。

1.3 EEG與EMG的預(yù)處理

由于腦肌電信號(hào)都很微弱,非常容易受到噪聲和工頻干擾,數(shù)據(jù)分析前腦肌電信號(hào)均進(jìn)行了50 Hz工頻的濾除和眼動(dòng)偽跡的去除,還對(duì)腦肌電信號(hào)進(jìn)行了小波消噪[20],最后對(duì)腦電用FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行0.5 Hz～50 Hz的帶通濾波,對(duì)肌電數(shù)據(jù)進(jìn)行5 Hz～300 Hz的帶通濾波。

圖1 腦肌電采集實(shí)驗(yàn)

圖2 肌電采集位置

2 腦肌電信號(hào)相干性多頻段分析

2.1 頻譜分析

腦電的基本節(jié)律分別為(0～3 Hz)、(3 Hz～7 Hz)、(7 Hz～15 Hz)、(15 Hz～30 Hz)以及(30 Hz～45 Hz)。首先對(duì)不同握力輸出時(shí)的腦電信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。

由于腦電信號(hào)是離散的時(shí)間序列,因此采用離散的傅里葉變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,對(duì)于X序列的離散傅里葉變換方法如式(1):

(1)

式中:N為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度,下同,X(i)表示第i個(gè)腦電信號(hào),i取1,2,3,…,N,j表示虛數(shù),u為離散頻率變量。

2.2 相干性分析

相干函數(shù)[3,11](Coherence)常被用于分析腦肌電相干性,該函數(shù)是在頻譜上分析兩個(gè)序列的相關(guān)程度,用數(shù)值大小在0到1之間的歸一化反映其相關(guān)程度[21]。運(yùn)動(dòng)腦電和肌電信號(hào)的皮層肌肉相干(CMC)計(jì)算如下。

假設(shè)信號(hào)X是腦電信號(hào),Y是肌電信號(hào),則信號(hào)X和Y的互譜可由式(2)計(jì)算得到:

(2)

式中:Rxy(m)是X和Y的互相關(guān)序列,m表示互相關(guān)序列第m個(gè)采樣點(diǎn),Pxy則表示為Rxy的傅立葉系數(shù)。那么在頻率f上信號(hào)X和Y的相干性可根據(jù)式(3)[22]計(jì)算求得。

(3)

圖3 受試者S1左右手不同握力時(shí)的平均頻譜

式中:Pxx(f)是X的自功率譜和Pyy(f)是Y的自功率譜,·表示求二者之積,下同。將所有頻率對(duì)應(yīng)的相干值求得后就可以得到皮層肌肉相干曲線,由于腦電信號(hào)的頻帶范圍是0～50 Hz,所以相干曲線頻率范圍取0～50 Hz[23]。為了判斷由以上方法計(jì)算所得的相干性是否有意義,常依據(jù)式(4)求得相干函數(shù)的可信區(qū)間的閾值。

(4)

式中:L為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度,α為顯著性程度,此處α=0.95。只有大于cl閾值的相干值才認(rèn)為是有意義的相干,小于cl閾值時(shí)則認(rèn)為并非真實(shí)相干[10]。

2.3 耦合強(qiáng)度定義

為了定量的分析不同握力下各頻段腦肌電的耦合強(qiáng)度,用式(5)對(duì)大于閾值(cl)的相干值進(jìn)行相干顯著面積指標(biāo)計(jì)算:

(5)

式中:Δf表示頻率分辨率,文中取值為1,SCMC表示腦肌電相干性的顯著面積,其值越大,表示此頻段腦肌電耦合越強(qiáng)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 不同握力運(yùn)動(dòng)腦電的頻段特征

大腦皮層中的初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)(Primary Motor area,M1)在對(duì)側(cè)肢體進(jìn)行熟練運(yùn)動(dòng)時(shí)激活、初級(jí)軀體感覺(jué)區(qū)(Primary Somatosensory area,S1)在接收到肢體的感覺(jué)時(shí)激活[10],因此本文選擇初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)C3/C4導(dǎo)聯(lián)的腦電和初級(jí)軀體感覺(jué)區(qū)CP5/CP6導(dǎo)聯(lián)的腦電信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析。由于完成每個(gè)動(dòng)作的時(shí)間是5 s,因此選取的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度N=5 000。

對(duì)五位受試者左/右手(C4/C3通道)不同握力動(dòng)作的腦電進(jìn)行頻譜分析,其中受試者S1左、右手10次動(dòng)作的平均頻譜如圖3所示。

從圖3中可以看出,隨著握力的增大,左右手高頻段的能量逐漸增大。為了更加清晰的觀察受試者不同握力下各頻段(α、β、γ)腦電能量的變化情況,分別對(duì)五位受試者相同握力下C3/C4、CP5/CP6腦電導(dǎo)聯(lián)的各頻段能量積分,其中受試者S1左、右手不同握力下各頻段能量積分結(jié)果如圖4所示,以下能量單位都為mV2。

從圖4中可以看出:對(duì)于C3/C4通道,握力較小時(shí),α、β頻段的能量較大,隨著握力增大β、γ頻段的能量逐漸增大,并且握力最大時(shí)γ頻段的能量最大。對(duì)于CP5/CP6通道,總體上來(lái)說(shuō)隨著握力增大β、γ頻段的能量逐漸增大?？梢?jiàn),隨著握力的增大EEG能量會(huì)向高頻段移動(dòng)。對(duì)受試者S2-S5左、右手不同握力下各頻段能量分析也得到相同的結(jié)果。這種腦電頻譜的變化特點(diǎn)可能與運(yùn)動(dòng)控制命令的編碼方式有關(guān),不同握力時(shí),大腦神經(jīng)細(xì)胞群放電的頻率發(fā)生變化,產(chǎn)生不同頻率的腦電波,通過(guò)傳導(dǎo)通路到達(dá)效應(yīng)器控制相應(yīng)的運(yùn)動(dòng),同時(shí)軀體感覺(jué)區(qū)接收到反饋信息后又會(huì)引起神經(jīng)興奮,產(chǎn)生相應(yīng)頻率的腦電波。

圖4 受試者S1不同握力下多通道各頻段能量

圖5 受試者S1左右手不同握力下相干曲線

3.2 不同握力腦肌電的相干性分析

為了研究左右手自主抓握動(dòng)作時(shí)腦肌電信號(hào)的相關(guān)性和耦合性,本文采用皮層肌肉相干方法進(jìn)行分析。對(duì)五位受試者C4/C3、CP6/CP5腦電導(dǎo)聯(lián)和左/右手握力動(dòng)作時(shí)指淺屈肌肌電信號(hào)進(jìn)行了相干性分析。其中受試者S1左/右手5 kg、10 kg和20 kg 10次握力下,C4/C3和CP6/CP5導(dǎo)聯(lián)腦電和動(dòng)作指淺屈肌肌電的相干結(jié)果平均曲線如圖5所示。

從圖5中可以看出,握力較小時(shí)C3/C4通道腦電與動(dòng)作肌電的有效相干主要發(fā)生在β頻段,這與文獻(xiàn)[14]的結(jié)果是一致的,隨著握力的增大,有效相干向高頻段轉(zhuǎn)移,握力最大時(shí)主要在γ頻段。而CP5/CP6通道腦電與動(dòng)作肌電在握力較小時(shí)有效相干發(fā)生在α和γ頻段,中等握力時(shí)主要發(fā)生在β和γ頻段,而握力最大時(shí)主要發(fā)生在γ頻段,這與隨著握力增大腦電高頻段的能量逐漸增大的變化趨勢(shì)相同。分析受試者S2-S5實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),也得到相同的結(jié)論。

3.3 多頻段腦肌電雙向耦合分析

由于大腦運(yùn)動(dòng)區(qū)發(fā)出的控制命令通過(guò)運(yùn)動(dòng)傳導(dǎo)通路,將信號(hào)傳遞到效應(yīng)器,產(chǎn)生相應(yīng)運(yùn)動(dòng);同時(shí)動(dòng)作時(shí)運(yùn)動(dòng)肌肉產(chǎn)生的感覺(jué)信號(hào)由感受器通過(guò)感覺(jué)傳導(dǎo)通路反饋到大腦的軀體感覺(jué)區(qū)[18-19]。因此分別選取大腦運(yùn)動(dòng)區(qū)和體感覺(jué)區(qū)的腦電信息與動(dòng)作肌電做雙向耦合分析,彌補(bǔ)了相干性分析不能確定耦合方向的不足。利用相干性顯著面積對(duì)α、β、γ頻段的腦肌電耦合強(qiáng)度做定量分析。其中受試者S1的分析結(jié)果如圖6所示,為了驗(yàn)證基于相干性的多頻段雙向耦合分析方法的有效性,采用新型因果關(guān)系NC(New Causality)[13]進(jìn)行了比較,其中受試者S1的分析結(jié)果如圖7所示。

圖6 受試者S1不同握力時(shí)基于相干性各頻段耦合強(qiáng)度

圖7 受試者S1不同握力時(shí)基于因果性各頻段耦合強(qiáng)度

分別比較五位受試者新型因果關(guān)系和雙向相干性的分析結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),相干性顯著面積分析得到的耦合強(qiáng)度較新型因果關(guān)系明顯,如圖6中S1受試者5 kg握力時(shí)下行(EEG—>EMG)耦合主要在β頻段,與現(xiàn)有研究結(jié)果一致;而圖7在α、β頻段都較明顯。同時(shí),不同握力時(shí)基于相干性耦合分析方法的各頻段耦合強(qiáng)度的特點(diǎn)更加顯著,如10 kg握力下,下行耦合向高頻段過(guò)渡表現(xiàn)的更加明顯。

分析圖6可以看出,握力較小時(shí),左右手下行(EEG—>EMG)耦合在β頻段最強(qiáng),隨著握力的增大耦合向高頻段轉(zhuǎn)移,握力最大時(shí),耦合主要發(fā)生在γ頻段。而握力較小時(shí)左右手上行(EMG—>EEG)耦合在α、β和γ頻段都發(fā)生,隨著握力的增大,α頻段的耦合呈減小趨勢(shì),而握力最大時(shí)耦合主要發(fā)生在γ頻段。對(duì)受試者S2-S5的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,也得到相同的結(jié)果,S2-S5受試者基于相干性的雙向耦合分析結(jié)果如表1～表4所示。

表1 受試者S2不同握力時(shí)基于相干性各頻段耦合強(qiáng)度

表2 受試者S3不同握力時(shí)基于相干性各頻段耦合強(qiáng)度

表3 受試者S4不同握力時(shí)基于相干性各頻段耦合強(qiáng)度

表4 受試者S5不同握力時(shí)基于相干性各頻段耦合強(qiáng)度

4 結(jié)論

本文根據(jù)動(dòng)作執(zhí)行和反饋的閉環(huán)通路和大腦不同功能區(qū)的特點(diǎn)提出了基于相干性的多頻段腦肌電雙向耦合分析方法,對(duì)多名健康男性不同握力下的腦肌電信號(hào)進(jìn)行了分析。通過(guò)對(duì)五位受試者不同握力下腦電頻譜和腦肌電信號(hào)相干性的分析,發(fā)現(xiàn)腦電頻譜和相干性的變化規(guī)律一致,都是隨著握力增大向高頻段轉(zhuǎn)移。利用相干性顯著面積對(duì)α、β、γ頻段的腦肌電耦合強(qiáng)度做定量分析,并與基于新型因果關(guān)系的耦合分析結(jié)果進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)雙向耦合中隨握力的增大都向高頻段轉(zhuǎn)移這一結(jié)論是一致的,而且相干性耦合的分析方法效果更加明顯,更能突出各頻段耦合強(qiáng)度隨握力的變化規(guī)律,因此解決了相干性不能確定耦合方向的局限性。研究結(jié)果為探索基于皮層肌肉相干性的雙向手部運(yùn)動(dòng)信息解碼和上肢運(yùn)動(dòng)功能障礙分析提供了依據(jù)。但這些結(jié)果只是采集健康人的腦肌電信號(hào)分析所得,為了驗(yàn)證這種方法的可靠性,后續(xù)將進(jìn)一步采集有運(yùn)動(dòng)功能障礙患者的腦肌電數(shù)據(jù),進(jìn)行深入分析,為臨床康復(fù)治療和評(píng)價(jià)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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MultibandEEG-EMGBidirectionalCouplingAnalysisBasedonCortico-MuscularCoherence*

GAOYunyuan1*,RENLeilei1,ZHANGYingchun2,3*,SHEQingshan1,MAYuliang1,ZHANGQizhong1

(1.Intelligent Control and Robotics Institute,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China;2.Guangdong Provincial Work-Injury Rehabilitation Hospital,Guangzhou 510440,China;3.Department of Biomedical Engineering,University of Houston,Houston,Texas)

For CMC have the limitation that can’t determine the direction of the coupling,different functional areas of EEG signals and the EMG signals are adopted to realize the bidirectional coupling analysis,according to the bidirectional transmission of neuromuscular information. The multi-band coupling analysis of EEG-EMG signals under multi-grip mode is performed in the different functional areas. Through the downstream(EEG->EMG)and upstream(EMG->EEG)analysis,it is found that the signal energy of EEG,amplitude and coupling strength of coherence shift to higher frequency with the increase of grip strength. Compared with method based on granger causality relation,the feasibility and advantage of the coherence method are verified in the bidirectional coupling analysis of brain-muscle connectivity. The results of the study provide the basis for the two-way information decoding of hand motion and the analysis of upper limb dysfunction.

EEG-EMG;coupling analysis;coherence;corticomuscular function

TP391

A

1004-1699(2017)10-1465-07

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.10.002

髙云園(1980-),2007年于浙江大學(xué)獲得博士學(xué)位,現(xiàn)為杭州電子科技大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)樯镄盘?hào)處理、模式識(shí)別、智能機(jī)器人,gyy@hdu.edu.cn;

張迎春(1975-),2004年于浙江大學(xué)獲得博士學(xué)位,2004～2009年在美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系和明尼蘇達(dá)大學(xué)醫(yī)學(xué)院從事博士后研究,現(xiàn)任美國(guó)休斯敦大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系助理教授,主要研究方向?yàn)樯镫姶艑W(xué),人體的生物電磁系統(tǒng)的建模仿真,神經(jīng)康復(fù)工程,多模態(tài)功能性成像及其在臨床上的應(yīng)用,Yzhang94@uh.edu;

任磊磊(1990-),2015年在防災(zāi)科技學(xué)院獲得學(xué)士學(xué)位,現(xiàn)為杭州電子科技大學(xué)研究生,主要研究方向?yàn)槟X肌電信號(hào)處理,1062902598@qq.com。