邹 岸 林 霖 王 涛

(南方医科大学生物医学工程学院，广州，510515)



诱发电位反卷积技术的不适定问题及正则化解决方法

邹 岸 林 霖 王 涛

(南方医科大学生物医学工程学院，广州，510515)

连续循环平均反卷积 (Continuous loop averaging deconvolution, CLAD) 是近年来用于提取高刺激率模式下听觉诱发电位(Auditory evoked potential, AEP)的一种行之有效的方法。但是，CLAD方法在频率域求解时，对刺激序列的频谱特性有严格的限制，给应用带来不便和局限。本文提出一种在时域实现反卷积的方法，将其转化为线性变换矩阵的逆滤波处理。并且利用奇异值分解分析了由不良序列带来的不适定问题，引入正则化技术改善病态矩阵对重建结果的影响。最后比较了若干种典型刺激序列和不同噪声条件下AEP的恢复实验，结果表明本方法可以较好地解决不良序列和一般噪声水平条件下暂态AEP信号的恢复重建。

听觉诱发电位；高刺激率；反卷积；正则化技术；逆滤波

引 言

当听觉系统受到外界特定的声音刺激时，中枢神经系统将产生一系列与刺激相关的微弱生物电反应，这种电活动可以通过头皮表面电极记录将其从脑电背景活动中提取出来，称为听觉诱发电位(Auditory evoked potential, AEP)[1]。常规AEP记录需要根据感兴趣成分潜伏期的范围，确定足够长的刺激间隔(Stimulus onset asynchrony, SOA)，以重复性短声作用于听觉系统，将所记录的反应进行叠加平均得到具有暂态性质的AEP。高刺激率AEP(High stimulus rate AEP, HSR-AEP)的记录条件下，SOA将小于暂态AEP潜伏期范围，导致相邻刺激引发的反应间发生重迭。这种重迭现象可以看成是暂态AEP与刺激序列间卷积效应的结果，重建暂态AEP实质上是对HSR-AEP进行反卷积处理。……