论文部分内容阅读
失歌症是一种关于音高及声调识别的脑功能障碍,而源估计则通过对具有高时间分辨率的脑电图(electroencephalogram,EEG)进行反演,得出产生EEG的大脑皮层的电流源分布,所以源估计能够从源头解释失歌症组与正常组在大脑电位活动方面的差异。全文关于失歌症者EEG源估计的研究内容如下:(1)根据失歌症者无法分辨频率相近的音高或声调这一特征,利用真人发声设计出了针对声调辨别的言语类模式,并选择了3种频率相近的声调作为语音刺激,接着将这3种刺激去除语言特性,又得出了针对音高辨别的非言语类模式。让被试在基于Oddball范式的语音实验中听取上述6种语音刺激,并同步采集两组被试的EEG数据。语音实验完成后,对EEG进行预处理,提取出EEG的有效频率和时间成分,从而得到了可用于源估计的诱发EEG。(2)将磁共振成像数据进行皮质重建,构建出可用于正问题计算的头—颅—脑(scalp-skull-brain,SSB)头部模型,并同时运行了Desikan-Killiany分区系统,为源估计结果及其同步性的分析提供了感兴趣区域的分割方式。将边界元法应用到EEG正问题的求解过程中,从而计算出SSB头部模型下的正问题参数,为源估计提供了联系头皮电位与皮层电位之间的导联场。(3)应用加权最小范数估计算法,结合导联场,分别对两组被试的EEG数据进行源估计,并将源估计结果按不同的语音刺激进行组内平均。根据皮层各区域内电流密度的统计结果,对失歌症组和正常组在6种语音刺激下的平均源分布进行P300时段的显著电位活动区域组间对比;应用独立样本t检验,对两组被试的所有个体源分布进行P300时段的电流密度组间对比。经可靠性验证后得出双侧额叶中后部、右颞叶前端、右眶回、双侧枕叶底部的电位活动异常是失歌症的表现形式之一。(4)应用相位同步法,分别计算出平均源和个体源对应的每两个感兴趣区域间的同步性数据;对P300时段的平均源的同步性数据进行数值统计和正态检验,并进行组间对比;应用独立样本t检验,分别对两组被试的所有个体源的同步性数据进行了P300时段的组间对比。经可靠性验证后得出左脑颞下回与其他感兴趣区域的同步性异常是失歌症的另一表现形式。