基于脑功能网络分析的孤独症儿童辅助干预效果研究

脑功能网络是分析复杂网络之间连接关系的一种有效方法, 对脑功能障碍分析具有重要意义. 本文基于频域Granger因果分析的定向传递函数(Direction-transfer function, DTF), 构建了各频段的脑功能网络. 采用图论方法分析最佳阈值下经颅直流电刺激(Transcranial direct current stimulation, tDCS)干预前后孤独症(Autism spectrum disorder, ASD)儿童脑网络的平均度、全局效率和平均局部效率等特征, 并对比了经颅直流电刺激对孤独症儿童脑功能状态辅助干预效果. 结果发现刺激前组在各频段的图论特征均低于刺激后组($P<0.05$), 其中Theta频段和低-beta频段的局部效率统计性差异显著, 表明在一定程度上tDCS干预是ASD儿童治疗的有效手段.     

基于多重多尺度熵的孤独症静息态脑电信号分析

面向孤独症儿童脑功能状态评估问题, 提出一种多重多尺度熵脑电特征提取算法.算法针对传统多尺度熵信息丢失问题, 在移动均值粗粒化基础上, 采用延搁取值法构建多个尺度上的多重脑电信号序列, 再进一步计算各个尺度的样本熵.算法不仅克服了传统多尺度熵的信息丢失问题, 还能充分挖掘脑电信号的细节信息, 同时减小了尺度间的波动.基于该算法分析了16名孤独症儿童和16名正常儿童的19个通道的脑电信号.结果表明:正常儿童F7、F8、T4、P3通道的多重多尺度熵和复杂度均高于孤独症儿童, 且存在显著性差异(P < 0.05).表明前颞叶(F7、F8)可以作为孤独症儿童脑功能状态评估的敏感脑区, T4、P3可以作为辅助干预的敏感通道.