基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法技术

本发明专利技术涉及基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法。本发明专利技术通过CRS

【技术实现步骤摘要】
perception一文)，这表明被试接受语言序列刺激时的垂直眼电图与其意识水平有关。而眼电的收集相较脑电要方便快捷许多，且在对于无法睁眼的患者评测时，垂直眼电图仍可追踪大脑的活动状态(参见Nat Neurosci.2020,23(6):761
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770的Assessing the depth of language processing in patients with disorders of consciousness一文)。
[0006]因此，设计一种不依赖于基于患者即时行为反应和评估者主观判断的，诊断准确率高，检测流程方便快捷，具有可靠性的基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识水平检测方法，就显得十分重要。
[0007]神经电生理数据检测意识水平已有相关研究并且在公开的中国专利文献中可见诸，典型的如CN107616794A推荐的“一种意识障碍大脑皮层状态检测系统和方法”，该专利公开了一种包含大脑皮层信号采集、处理、计算三模块的一种意识障碍大脑皮层状态检测系统，该系统中包含经颅磁刺激和磁兼容脑电设备，能够较好的检测意识障碍患者的大脑皮层状态，但并不能对意识障碍患者的意识水平做出评估，为后期干预措施的施用或康复程度的预测提供更好的指导。又如CN201611239707.3推荐的“基于意识障碍患者意识恢复预测的磁共振的数据分析方法”，该专利公开了一种利用独特算法构建脑网络，以预测患者恢复可能性的方法，但该方法基于静息态核磁数据，面对静止状态下意识水平差异较小的患者进行诊断，可能存在误差。再如CN113598790A推荐的“基于听觉刺激的意识障碍脑功能网络的意识评估方法”，该专利公开了一种通过记录音乐刺激前后脑电信号，构建脑功能网络，通过网络特征动态变化评估意识状态的方法，但该方法算法基于患者本身，未与健康被试数据进行比较分析，所得意识分级准确性未经验证。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的就是提供一种基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法。通过CRS
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R量表评估行为学数据，得到每个被试者的行为学意识水平评估数据；通过对收集到的设定范式下的眼电数据进行分析，得到每个被试者的基于语义的意识水平影像学评估数据。将所有被试者的各个标签放在一个数据集中，利用统计方法对多个变量进行分析，最终得出更为精准的基于行为学及眼电数据的意识障碍患者意识水平评估结果。
[0009]上述方法，具体包括如下步骤：
[0010]步骤一、设计语言刺激序列：选用五十个具有“名词词组
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动词词组”结构的四字句，用在线文本的语音引擎分别单独生成这五十个四字词所包含的200个字的发音，将每个字的持续时间调整为固定的时间，如250ms，行成一个语音库，用这些单字语音分别生成字刺激序列、词刺激序列、句刺激序列三种语音刺激序列，作为任务态数据收集过程中的刺激输入；
[0011]步骤二、收集眼电数据：
[0012]用昏迷恢复量表(CRS
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R)对患者进行行为学评估，得到每个被试者的行为学意识水平评估数据，分为MCS患者组和UWS患者组；在安静环境下，利用眼电记录仪(如Biosemi ActiveTwo)收集健康对照组、MCS患者组和UWS患者组的眼电数据，记录各被试者在无刺激下的静息态、在字刺激序列任务下的任务态、在词刺激序列任务下的任务态、在句刺激序列任务下的任务态四种条件下的眼电数据，得到每个被试者的基于语义的意识水平影像学评估数据；
[0013]步骤三、对所有收集到的行为学及眼电数据进行滤波、放大和校正处理后，使用多变量分析法进行个人诊断。
[0014]本专利技术选用经济方便的神经电生理信号检测技术，比起现今常用的功能磁共振、PET等检测手段，设备简单、成本显著降低，因而能满足大批量床旁检查的低成本；将传统的全脑脑电检测换成了眼电检测，并通过设计语言范式，无需患者一直睁眼，能压缩检测所消耗时间成本，大大减少患者在准备过程中的精力损耗；综合利用语言范式下的眼电指标和患者行为学数据进行检测，提高检测正确率。
具体实施方式
[0015]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0016]一种基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法，具体包括如下步骤：
[0017]步骤一、设计语言刺激序列：选用五十个具有“名词词组
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动词词组”结构的四字句，共200字；具有“名词词组
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动词词组”结构的四字句为如“小马过河”的两个可单独成义的词组组成的具有固定含义的四字词句。
[0018]字刺激序列为从200个字的语音库中随机选取64个单字，以确保其不能相互组成词组的顺序将其连接在一起，形成一个时长为16s的语音序列，这样的30个序列再次相互连接形成的一个时长为480s的语音流，该语音流即为字刺激序列。其中由于每个字的持续时间都是调制好的250ms，且整个语音流中不存在词语，故此语音流的语义结构中只包括频率为4Hz的字结构。
[0019]词刺激序列为从200个字的语音库中随机选取32个词组，以确保其不能相互组成四字词句的顺序将其连接在一起，形成一个时长为16s的语音序列，30个语音序列相互连接形成的一个时长为480s的语音流，该语音流即为词刺激序列。由于每个字的持续时间都是调制好的250ms，且整个语音流中存在单字和二字词语的结构，故此语音流的语义结构中包括频率为4Hz的字结构、2Hz的词结构。
[0020]句刺激序列为从200个字的语音库中随机选取16个词句，以确保其不能组成四字词句以上的更复杂的结构的顺序将其连接在一起，形成一个时长为16s的序列，30个序列相互连接形成的一个时长为480s的语音流，这样的一个语音流即为句刺激序列。其中由于每个字的持续时间都是调制好的250ms，且整个语音流中存在单字、二字词语以及四字词句的结构，故此语音流的语义结构中包括4Hz的字结构、2Hz的词结构和1Hz的句子结构。
[0021]步骤二、收集眼电数据：
[0022]用昏迷恢复量表(CRS
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R)对患者进行临床行为学评估，分为MCS患者组和UWS患者组；在安静环境下，利用眼电记录仪收集健康对照组(健康被试志愿者)、MCS患者组和UWS患者组的眼电信号，记录各被试者在无刺激下的静息态、在字刺激序列任务下的任务态、在词刺激序列任务下的任务态、在句刺激序列任务下的任务态四种条件下的眼电数据；
[0023]健康对照组和MCS、UWS患者组分别为年龄匹配的健康被试志愿者以及患者，对入组患者使用昏迷恢复量表(CRS
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R)进行临床行为学评估，并记录其行为学数据，所有被试均需无听力损失或神经功能障碍，本人或法定监护人签署知情同意书。
[0024]本实施例中眼电数据通过32
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electrodes BrainCap(Brain Product DmbH，Munich，Germany)设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一、设计语言刺激序列：选用五十个具有“名词词组
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动词词组”结构的四字句，用在线文本的语音引擎分别单独生成这五十个四字词所包含的200个字的发音，将每个字的持续时间调整为固定的时间，行成一个语音库，用这些单字语音分别生成字刺激序列、词刺激序列、句刺激序列三种语音刺激序列，作为任务态数据收集过程中的刺激输入；步骤二、收集眼电数据：用昏迷恢复量表对患者进行行为学评估，得到行为学数据，将患者分为MCS患者组和UWS患者组；在安静环境下，利用眼电记录仪收集健康对照组、MCS患者组和UWS患者组的眼电数据，记录各被试者在无刺激下的静息态、在字刺激序列任务下的任务态、在词刺激序列任务下的任务态、在句刺激序列任务下的任务态四种条件下的眼电数据；步骤三、对所有收集到的行为学及眼电数据进行滤波、放大和校正处理后，使用多变量分析法进行个人诊断。2.如权利要求1所述的基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法，其特征在于：每个字的持续时间为250ms。3.如权利要求2所述的基于语言范式和眼电指标的意识障碍患者意识检测方法，其特征在于：所述的字刺激序列为从200个字的语音库中随机选取64个单字，以确保其不能相互组成词组的顺序将其连接在一起，形成一个时长为16s的语音序列，30个序列再次相互连接形成的一个时长为480s的语音流，该语音流即为字刺激序列。所述的词刺激序列为从200个字的语音库中随机选取32个词组，以确保其不能相互组成四字词句的顺序将其连接在一起，形成一个时长为16s的语音序...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈研，肖湘月，董志财，王轩，狄海波，
申请(专利权)人：杭州师范大学，
类型：发明
国别省市：