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基于多尺度脑电信息的I型糖尿病认知功能障碍分析与运动干预
  • 项目名称:基于多尺度脑电信息的I型糖尿病认知功能障碍分析与运动干预
  • 项目类别:青年科学基金项目
  • 批准号:61102005
  • 申请代码:F010810
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2012-01-01-2014-12-31
  • 项目负责人:崔冬
  • 依托单位:燕山大学
  • 批准年度:2011
中文摘要:

Ⅰ型糖尿病中枢神经系统病变极易引起认知功能障碍,如何获得与其相关的脑电特征,是预防、早期诊断和治疗认知功能障碍的关键问题。本项目发展多尺度排序熵和多通道全局同步分析算法,计算大脑局部信息图和全局同步图,对糖尿病组和对照组的脑电信号进行分析(1)考察大脑局部信息图和全局同步图显著变化的区域和多尺度脑电信息,重点考察同频(高频波段)和互频(低频和高频波段之间)的全局相位同步特性,结合简易智能精神状态检查评分,刻画多尺度脑电特征与认知功能障碍的相关性;(2)运用多元逐步回归方法,统计研究分析多种因素对I型糖尿病患者认知功能障碍的影响,确定主要因素并建立预测模型;(3)对普通糖尿病组和普拉提糖尿病组的脑电信号进行分析,研究普拉提运动对糖尿病认知功能障碍干预的可能性,并验证项目有关算法和结论的正确性。本项目的开展,将为Ⅰ型糖尿病引起认知功能障碍的预防、早期诊断和治疗提供理论依据和技术基础。

结论摘要:

项目以获得早期发现糖尿病患者具有轻度认知障碍的脑电特征为基本出发点,发展基于经验模态分解的熵、基于符号化模式的递归图分析、多通道脑电信号同步算法、脑电信号预处理算法、计算神经同步的高效算法、普拉提脑功能干预分析等方法,研究糖尿病患者轻度认知障碍早期诊断和干预的关键问题。 项目应用经验模态分解方法,联合近似熵、样本熵、模糊熵、排序熵、功率谱熵和小波熵研究糖尿病中aMCI组和对照组的EEG信号特性,发现模糊熵有最好的分类效果,显著脑电特征集中于右颞和枕区,熵值与记忆功能和MoCA得分显著正相关;提出基于符号化模式的递归图分析方法,仿真结果提出的确定性变量DET值具有较好的抗噪声性能,数据分析显示DET值可以更好地刻画aMCI组和对照组的动力学变化,DET值与MoCA在T4电极处,与语言方面在T4和P3电极处, 与执行能力和注意力方面在Pz电极处呈现严格的负相关,以上结果表明熵值和确定性度量是与患者认知能力下降相关的脑电特征。 发展多通道脑电信号同步算法利用相位同步构造同步矩阵,计算S估计器的值,发现aMCI组δ频段上中央、左颞和枕区以及α频段上前额、中央和左颞区域显著降低,患者MoCA评分在α频段上前额和右颞区域显著正相关性;利用标准低分辨率脑电拓扑方法,研究患者大脑皮层源的节律;研究三种源节律多通道脑电信号分析算法(S估计器、同步索引和全局同步索引),发现aMCI组三种同步值在顶区和颞区的delta和beta2频带和枕区的theta和beta2频带显著减少,且颞区theta S值,枕区theta S值与Boston命名测试具有严格的显著正相关性,说明大脑神经元群之间的同步是与糖尿病患者认知功能障碍相关的脑电特征。 研究受过普拉提训练的学生在运动想象前和该运动想象中Alpha和Beta节律的变化,发现整个脑区的Alpha节律振荡同步加强,前额中央区及顶枕区Beta节律振荡加强,表明普拉提运动想象改善了大脑神经网络特定区域功能,为研究其在康复治疗中的作用具有很高的参考价值。 综上,项目发展了多通道脑电信号的同步以及神经振荡器相关性动力学分析算法,研究糖尿病患者认知功能障碍的神经生理学机制,获取认知功能降低的重要EEG特征及其与认知功能的关联性,为糖尿病引起认知功能障碍的预防、早期诊断和治疗提供了理论依据和技术基础。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 17
  • 1
  • 0
  • 0
  • 0
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