基于偏定向相干性(PDC)的脑卒中后抑郁症患者脑网络研究

探究脑卒中后抑郁症(PSD)患者脑网络异常。采集PSD患者及其对照组(卒中后无抑郁症(PSND)患者及健康人(CONT))各10例16导联静息态脑电信号进行偏定向相干性(PDC)分析,利用单尾单样本t检验构建这3类人群的平均脑网络图,并对所得脑网络进行基于图论的拓扑参数比较分析。结果表明,经统计学检验(P<0.05),当PDC阈值取0.2时,三类人群平均脑网络节点度、平均集群系数及中介中心度参数差异最明显。具体表现为脑卒中患者相对健康人出现了优势半球(左半球)信息流入的减弱,PSD患者相对PSND患者在与"情绪"相关的左额叶及左颞叶信息流出减弱。PSD患者相对CONT及PSND人群平均集群系数分别下降2.4%及1.8%,脑网络集团化程度减弱;网络核心节点个数分别增大2.2倍及1.6倍,且核心节点有所转移,枢纽节点核心地位下降。受脑卒中和抑郁情绪的影响,PSD患者的脑网络发生了异常改变。

基于部分定向相干的帕金森病默认模式网络脑电分析

目的:为了分析帕金森病患者大脑的默认模式网络(default mode network,DMN)潜在变化的原因和其临床特点的关系,以及探讨如何提取其脑电信号特征并对其进行准确有效地分类.方法:选择帕金森病患者和健康对照组各26名被试作为实验对象,将部分定向相干(partial directed coherence,PDC)应用于DMN相关电极的数据序列,获得对照组和帕金森病受试者的有效连接.通过统计分析后,得出6条具有显著差异的PDC连接,对它们进行深入讨论.进一步地,将这些连接值组成特征集并进行分类.结果:与对照组相比,帕金森病患者中有关注意力控制之间的连接降低,在涉及有关工作记忆的连接中,帕金森病相比于健康组患者的一些连接都有不同程度的增加.同时,使用XGBoost算法对特征集进行分类,得到76.5%的平均测试准确率.结论:静息状态下帕金森病患者的非运动症状与DMN网络存在显著性的关系,表现在注意力控制与记忆功能上,这与DMN中BA区的受损有很大的关系.随后对两类受试者的分类也验证了PDC算法用于DMN分析的有效性,为帕金森病人的测试和预防提供了一种新途径.

长庆油田南梁区块PDC钻头的研发与应用

岩性复杂、夹层多、位移大、滑动进尺多、对成本控制严格是南梁区块定向井的特点,设计出一种钻速快、定向性能好、可修复性强的新型PDC钻头对南梁区块定向井的提速增效至关重要。使用PDC钻头现代设计理论中等切削原则、稳定性设计等方法进行设计,并结合现场钻井实践对钻头的个性化要求,对设计结果进行调整、修正和优选,加强了局部布齿密度、对外锥部分切削齿的齿前角和侧转角进行了调整、对稳定性和定向性能进行了相应改进,研发出了一种新型PDC钻头。该钻头在使用中平均机械钻速、定向性能、可修复性都优于该区块使用的其他型号钻头,达到了设计目的,可以推广使用。

基于MEMD-rTVgPDC的皮层肌肉耦合分析

本文将多元经验模态分解(MEMD)与鲁棒时变广义偏定向相干性(rTV-gPDC)引入皮层肌肉耦合分析中,探索脑肌电之间线性和非线性耦合关系。首先同步采集8名健康志愿者在静态握力(5 kg、10 kg、20 kg)下的三通道脑电(EEG)和肌电(EMG)信号,接着采用MEMD对信号进行时-频尺度化,最后同时计算不同耦合方向(EEG→EMG和EMG→EEG)上的rTV-gPDC线性和非线性值。实验结果表明静态握力输出时,皮层肌肉耦合主要反映在beta和gamma频段,其中EEG→EMG方向的耦合强度略高于EMG→EEG方向的耦合强度,且随着左右手握力增加,EEG→EMG和EMG→EEG方向的耦合强度同时增加。此外脑肌电耦合中同时存在线性和非线性因果关系。本文方法能够定量刻画不同握力下三个脑肌电通道之间的线性和非线性交互影响,可为研究运动功能障碍及康复评价提供有效的生理参数指标。

基于脑电图的孤独谱系障碍儿童的偏定向相干脑网络研究

目的探讨孤独谱系障碍(autism spectrum disorders,ASD)行为发育特点与脑网络异常连接间的关系。方法通过采集幼儿时期起病的ASD患者及对照组健康发育儿童的静息态脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号,利用偏定向相干方法(partial directed coherence,PDC)建立脑网络,对不同组儿童的网络连接异同进行分析。结果与对照组相比,ASD儿童网络连接强度减小,在中等长度连接处显著减少;在阈值0.15的二值化网络中,ASD儿童网络全局效率下降,集群系数及局部效率在右侧大脑半球的下降较左侧突出,出度在中央运动区未出现偏侧性、在颞顶区明显减少。结论这些网络连接异常可以解释ASD儿童的行为发育特点,有希望应用于对ASD儿童的脑功能受损程度的客观评估。

心算任务中与自主神经有关的头皮脑电活动研究

通过部分直接相干性(PDC)对心算任务中脑区间信息流的方向进行分析,研究了与心脏自主神经活动有关的前后脑区的功能耦合.实验对象为43名健康男性自愿者,通过心率变异性的功率谱分析进行评价交感和副交感神经活动.实验显示,心算任务中的心率明显加快(P<0.01),交感活动显著增加而副交感活动显著降低(P<0.01).同时,alpha频段的小波包能量显著降低,beta频段的小波包能量显著增加(P<0.01),前后脑区信息流从顶到额方向转变为额到顶方向,并且信息流强度显著增加(P<0.05).相关分析显示,自主神经活动对心率调节的增强与头皮神经元额到顶区耦合程度的增加显著相关(P<0.05).结果表明,心算应激任务引起了脑皮层中央前区向后区信息流的增强,进而调节交感和副交感神经活动,加快心率.

基于光电容积脉搏波信号与心电信号相关性的研究

在研究光电容积脉搏波信号(photoplethysmography,PPG)与心电信号(electrocardiography,ECG)相关性的基础上加入了动脉血压信号(arterial blood pressure,ABP)以及呼吸信号(resperation,RESP)。探究PPG信号与其余三路信号间的相关性以及因果关系等统计学指标,并给出具体的统计学实验结果,为以后使用该类统计学指标做心血管以及呼吸类疾病筛查做准备。通过时域与频域相结合的办法求取相关性,在时域上利用Pearson相关系数,频域上利用相干性与短时偏定向相干性算法(ST-PDC)以及短时定向传递函数算法(ST-DTF)探究信号间的因果关系及连通性。时域上信号间的相关性系数均值分别为0.901、0.894、0.886,频域上信号间的相干性均值分别为0.899、0.896、0.8816,ST-PDC以及ST-DTF算法结果表明了信号之间存在较强的因果关系。时域与频域的实验结果表明信号间存在着较强的相关性。

基于小波分析的我国外资直接投资、可再生能源消费、经济增长、二氧化碳排放的动态关系研究

2021年全国两会将"碳达峰"和"碳中和"首次写入政府工作报告,碳排放问题引起了社会各界的高度关注。文章采用1979年至2017年间的相关数据,运用Morlet小波分析法(小波相关、连续小波变换、小波偏相干、小波重相干等)研究了我国外资直接投资、可再生能源消费、经济增长和二氧化碳排放这四种因素之间的联系,并指出了四个变量间的联系随着频率和时间的变化而变化的规律。尽管四个变量在时域上并不存在一致性的联系,但在频域上存在明显的小波相干性,以及较强的超前和滞后联系,从经济学的角度支持了外资直接投资和可再生能源消费有助于改善我国的经济发展的观点。研究还表明,从中长期来看,外资直接投资对我国的环境恶化有加剧作用,因此政府必须统筹兼顾经济发展与环境保护,从战略高度应对环境恶化的可能后果。

基于Granger因果图方法的物价水平国际间传递分析

目前,对Granger因果关系的研究大多数采用两变量Granger因果检验法,由于忽视其它重要变量的影响,常会导致虚假因果关系的出现。鉴此,采用Granger因果图模型方法分析中国及其主要贸易伙伴国(地区)间的物价传递,研究结果表明:美国在物价传递中发挥着主导作用,物价国际间传递存在一定的区域效应;除和中国香港地区存在即期因果关系外,中国对主要贸易伙伴国(地区)的物价水平基本无显著影响,中国既无输出通货膨胀也无输出通货紧缩。同时,样本期内中国物价水平呈现明显的外部"输入性"特征。因此,中国政府应采取措施应对国际的物价冲击,同时防范物价输入性引发的风险,以实现中国物价的稳定。

一种与N-Back诱发脑力疲劳相关的特异性脑电网络结构

探究脑力疲劳引起的静息态脑电网络结构的改变,以及体力疲劳的引入对脑力疲劳相关脑电网络的影响。分别以2-back实验和功率自行车诱发脑力、体力疲劳,采集10名被试脑力疲劳前后以及体脑疲劳前后4种状态下20个导联的静息脑电信号(EEG),进行偏定向相干因果性分析。对被试的脑电网络连接逐个进行威尔科克森符号秩检验,选择PDC值显著性大于阈值的连接赋为1,构建出二值化脑电网络。通过对疲劳前后脑电网络的比较与拆分计算,提取出一个N-back实验下与脑力疲劳相关的特异性脑电网络结构,该网络以额区的FP2导联为中枢节点,呈现出由全脑所有导联指向FP2的规律。在脑力疲劳和体脑疲劳两种疲劳状态下,该网络的连接形式基本保持一致,连接系数分别是4.060 3和4.142 1,没有发生显著改变,所以是一种相对独立、稳定并与脑力疲劳密切相关的功能网络。该方法和结果有望为研究脑力疲劳和探索体脑疲劳交互影响机制提供一个新的视角。

基于传递熵与广义偏定向相干性的肌间耦合分析

目的将传递熵(transfer entropy,TE)与广义偏定向相干性(generalized partial directed coherence,gPDC)引入肌间耦合分析中,探讨运动中相关肌肉在时频域的肌间耦合特性。方法采集8名健康志愿者在屈肘状态下的屈腕运动时的表面肌电信号(sEMG),时域上进行TE分析,频域上进行gPDC分析,并且与传统的相干性方法进行比较。结果上肢运动过程中,时频域上BB→BR的耦合程度均强于BB→TB,BB→BR的耦合程度强于BR→BB;频域上肌间耦合突出表现在beta与gamma频段,BB→BR与BB→TB的gPDC曲线在beta与gamma频段出现显著波峰,比相干性更准确地揭示肌间耦合关系。结论中枢神经系统对运动过程中的协同肌与拮抗肌采取了不同的调节支配方式,控制协同肌以更加同步的方式活动,且肌间耦合包含了丰富的方向信息。

老年人轻度认知障碍部分定向相干脑网络分析

近年的研究表明,轻度认知障碍(MCI)患者的认知加工呈现脑连通性缺失特征,但各脑区间如何影响,因果特性不明。本研究的目的在于分析MCI患者在认知任务下的有向脑网络特征。采集了30位老人在信息冲突颜色认知作业下的头皮脑电,包括21位正常人和9位MCI患者。选取刺激呈现后的脑电计算其部分定向相干值,依此构建脑网络,并着重分析了不同脑区的入度差异。研究发现:在beta段,MCI患者右前额区信息流入缺失,左中央区的信息流入异常增强;在患者组和正常组中前脑区的入度要远高于后脑区;正常人在匹配和不匹配刺激下右脑区的入度要高于左脑区;但是在患者组中左右脑区的入度却没有明显差别。在特定阈值下:正常人在匹配刺激下左脑区(阈值0.14)的入度要低于MCI患者(F=3.780,P=0.040);正常人在不匹配刺激下左脑区(阈值0.26)的入度要低于MCI患者(F=3.280,P=0.040);正常人在匹配刺激下右脑区(阈值0.18)的入度要高于MCI患者(F=3.941,P=0.021)。文章从入度为脑网络特征验证了MCI患者在颜色认知任务下右脑的功能缺损。

自适应多维N-back认知负荷模型下的脑网络研究

目的弥补传统N-back实验只考察单一维度工作记忆内容的不足,设计多样化的脑力负荷任务,从多方位深入研究脑疲劳及认知负荷。方法从位置、颜色、形状3个维度划分3个等级,并根据反应正确率自动调节等级,构成自适应多维N-back认知负荷新范式,研究新范式下受试者的行为绩效、脑电频谱特征及脑网络变化。结果在1-back与2-back任务中,随着认知任务维度升级、脑力负荷增加,脑电alpha/beta功率比下降,PDC脑网络中各脑区之间的信息流增强且不同维度任务的信息流向与当前任务紧密相关。结论自适应多维N-back实验范式比传统单一维度N-back任务能多方位充分调动大脑认知功能、加速消耗脑力资源并影响其行为绩效,有望为更深层次研究脑认知与脑疲劳提供新思路。

基于非负矩阵分解和复杂网络的肌间耦合分析

目的利用表面肌电信号,探究多块肌肉之间的信息传递关系和不同握力下的肌肉之间的耦合特性。方法采集6名健康受试者在不同握力下的表面肌电信号,首先用广义偏定向相干计算多通道肌肉之间的相干性;然后用非负矩阵分解算法将相干性进行分解;最后用复杂网络建立不同条件下的肌肉功能网络,利用图论的方法,定量分析肌肉功能网络的连接特性。结果不同握力下肌肉的激活程度存在显著性差异;肌间耦合在10～20Hz频段上较为显著,且在10～20Hz频段上耦合程度随着握力的增加呈现显著性变化。结论肌间耦合在不同频段和不同握力下呈现显著性不同,表明了中枢神经系统维持不同握力的控制模式,本文方法为诊断运动功能障碍和评价康复效果提供了依据。

基于部分定向相干法的脑网络特征分析

目的研究儿童癫痫患者在发作间期与发作期脑电信号特征的异同。方法采用23名儿童患者139次EEG数据,进行部分定向相干因果性(partial directional coherences,PDC)分析,基于显著性水平的方法选取阈值,在此阈值下,建立δ波、θ波和α波的脑功能网络连接图,并从出度和聚类系数角度分析脑区的网络特征。结果在癫痫发作间期与人体视觉、体觉及精神功能相关的枕叶区、顶叶区、额叶区脑网络节点出度值总体减弱,而与听觉功能相关的颞叶区节点出度值增大。聚类系数则相反,枕叶区、顶叶区、额叶节点的聚类系数总体处于较高水平,但在左、右大脑分割位置的节点及颞叶节点聚类系数减小。结论儿童患者在癫痫发作时与视觉、体觉、思维等相关的脑区功能减弱,而听觉功能疑似增强,出现了不同于发作间期的异常现象。

经颅直流电刺激干预下脑卒中患者的脑网络研究

目的经颅直流电刺激(Transcranial Direct Current Stimulation,tDCS)作为一种非侵入性的神经调控技术对脑卒中疾病的作用效应尚未明确,本研究探究tDCS对脑卒中患者的康复疗效具有重要的临床意义。方法本研究选取21例脑卒中患者tDCS刺激前、中、后的32导脑电信号,利用偏定向相干性方法构建了平均脑网络图,并分析所得脑网络拓扑参数。结果左、右侧两类患者平均脑网络在tDCS刺激后与刺激前相比,节点入度和网络效率均具有显著性增加(P<0.05);平均集群系数分别由0.0968±0.010增长为0.1290±0.011、由0.1341±0.012增长为0.1826±0.014,具有显著性差异(P<0.05),表征脑网络集团化程度增加,网络信息传输效率提高;网络核心节点个数分别由3增长为4、由2增长为6,枢纽节点核心地位下降,减少患侧对健侧的去抑制作用。结论tDCS对脑卒中疾病治疗效果具有积极作用,为tDCS对脑卒中疾病的作用效应提供依据。

基于偏定向相干性的体感振动脑网络研究

目的探究20 Hz体感振动作用对大脑功能状态调节机制的影响规律。方法对12名20-25岁志愿者（6男6女）进行了20 Hz体感振动刺激实验,采集了志愿者振动前和停振后短时及长时效应期间脑电信号,采用基于偏定向相干性（partial directed coherence,PDC）的方法构建了脑拓扑网络,比较分析了刺激前后网络参数（节点度、集群系数）变化。结果振动后,节点入度相对节点出度分布更为集中;大脑左右半球对20 Hz体感振动具有不同的响应,显示出右侧出、入度优势;集群系数减小。结论由脑网络信息流及网络参数的变化得知,20 Hz体感振动刺激能够改变脑网络连接方式及运行效率,从而调节大脑功能状态。

应用脑电信号偏直线相关分析方法研究颞叶内侧癫痫网络连接机制

目的:通过采用偏直线相关分析(partial directed coherence,PDC)方法分析静息状态头皮脑电图(EEG)信号,研究颞叶癫痫脑电静息态脑网络。方法:根据术前评估及术后至少一年无发作,选择难治性颞叶内侧癫痫患者14例,其中左颞6例[男性4例,平均年龄(29.33±6.62)岁],右颞8例[男性6例,平均年龄(32.00±7. 09)岁],分为左颞癫痫组和右颞癫痫组。选择年龄及性别与癫痫患者匹配的健康成人9例[男性7例,平均年龄(31.22±4.47)岁]。采集安静闭目状态下的64-导联EEG。选取a波形成较好的EEG信号节段(epoch)30段以上,每段时间窗为2 s,离线进行PDC分析,最后进行平均叠加。结果:研究结果显示颞叶癫痫患者整体驱动强度较正常人显著增强(P<0. 05);左颞癫痫患者皮层网络重组涉及的脑区范围较右颞癫痫患者更加广泛(P<0.05)。对应脑区PDC分析结果显示致痫灶侧颞区显著驱动对侧颛区(P<0. 05),而其他对应脑区相互之间的驱动关系组间比较差异无统计学意义,该结果与临床定位结果及术后效果相符。结论:颞叶内侧癫痫是一种神经网络疾病,颞叶内侧癫痫神经网络改变或重组体现了功能代偿机制,但反过来又易化了癫痫异常电活动在该网络中的传导。PDC因果分析能够体现各神经亚区相互之间的关联强度及方向,是一种较适合的脑网络动力学研究方法。

经颅直流电刺激对基于偏定向相干因效脑网络特征的影响

利用脑网络研究经颅直流电刺激(tDCS)对脑功能机制和脑皮层状态的影响具有重要意义。本研究基于偏定向相干因果分析方法,构建被试在不同tDCS刺激实验范式下进行运动想象的因效性脑网络。以因效性脑网络的功能脑区通道信息流入、流出率为局部特征,平均聚类系数、全局效率为全局特征,分析研究tDCS对运动想象脑网络特征的影响。16名健康被试均为右利手。结果显示,被试执行左手运动想象下,伪刺激和阳极刺激C4后的C4通道信息流出率、流入率、平均聚类系数和全局效率分别为0.142±0.014、0.193±0.013、0.585±0.046、0.347±0.031和0.223±0.025、0.258±0.023、0.817±0.021、0.491±0.091,均存在显著性差异(P<0.05);tDCS阴极刺激C4后的C4通道信息流出率、平均聚类系数和全局效率分别为0.109±0.009、0.356±0.037和0.252±0.024,与伪刺激相比差异显著(P<0.05),C4通道信息流入率为0.184±0.008,与伪刺激相比无显著差异(P>0.05)。研究表明,阳极tDCS有效激活该脑区皮层的活跃性,使脑区信息交流更加频繁,增加脑网络的聚集程度,提高脑网络的连通性;阴极tDCS刺激则会抑制脑区皮层的活跃性,降低了脑区信息的流出,减少脑网络的聚集程度,降低脑网络的连通性。

PDC方法在化工过程变量间因果关系分析中的应用

过程变量间的因果关系分析能够为过程结构分析和故障传播分析提供必要的知识。该文将生物医学领域应用较多的用来检测节点连接关系的频域分析方法(PDC)应用于化工过程,分析过程变量间的因果关系。用仿真实例验证了PDC方法的分析结果与变量间的实际因果关系相吻合,并试验性地将该方法应用于TE(Tennessee-Eastman)过程中,试验结果也表明PDC方法能够有效地检测化工过程中变量间的因果关系。