段怿炜，艾娟娟，樊瑞文，黄幸，鄢鹤铭，常静玲

北京中医药大学东直门医院神经内科，北京市100700

失语症是因神经系统的急性局灶性损伤导致的后天语言学习障碍，发病率21%～38%[1]，是脑卒中后常见并发症。失语症患者对符号的接受和运用能力受损或丧失[2]，主要表现为自发语言、听理解、复述、命名、阅读和书写6个方面能力受限或丧失。卒中后失语(post-stroke aphasia,PSA)患者更易产生抑郁情绪[3]，影响神经功能恢复，降低生活质量，给家庭和社会带来沉重负担[4]。

随着对语言及失语症研究的深入，越来越多研究者倾向用心理语言学方法来解释失语症现象，即根据患者的外部反应推测其内部语言过程。目前，神经语言学量表仍是PSA诊断、分级及疗效评估的主要工具，但存在种类众多、标准不一、方法不完善、主观性强、不能反映内部加工过程等缺点，尚需进一步量化和规范[5]。

脑电图(electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动产生的信息，具有无创、高时间分辨性、良好空间分布特性、侧重时间上的信息传递和处理等特点，可作为客观反映患者病情和疾病变化的依据。临床常利用其高时间分辨率获得言语产生的时间信息，反映语言的内部加工过程，补充行为学检测的不足[6]，逐渐成为PSA重要的辅助指标[7]。

1 EEG的分类、分析与特征提取

EEG属于低频微弱信号，一般10～80μV，频率0.5～100 Hz。电位(振幅)、时间(周期)和位相构成EEG的基本特征。

自发EEG是在清醒、安静、闭目状态下记录的脑电信号，是大脑接受外界信息的准备状态，反应最基础的脑活动状态，在癫痫、脑瘤、痴呆等神经系统疾病及精神分裂症等诊断中发挥重要作用。

事件相关电位(event-related potentials,ERP)是由特定事件(刺激)引起的人脑诱发电位，反映注意、辨认、决策和记忆等认知功能，代表认知过程中大脑的神经电生理改变，与被试者对信息的处理和反应能力有关[8]。它有3项指标：潜伏期、振幅和脑地形图。振幅显示大脑语言认知加工任务的难易程度，潜伏期反映加工的时间进程[8]，脑地形图表明不同认知过程的脑内源[9]。ERP分为外源性成分和内源性成分两部分：外源性成分与人的感觉或运动功能相关，受刺激信号物理特性的影响较大；内源性成分包括P300、N400、失匹配负波(mismatch negativity,MMN)、关联性负变(contingent negative variation,CNV)等，受心理因素影响较大，与人的注意、记忆等认知过程相关[10]，在脑卒中患者认知障碍的诊断中有重要价值[11]。

EEG具有随机性和非平稳性强、非线性、信号微弱噪声干扰性强、频域特征突出等特点，有很多影响因素，EEG的提取与处理对检测及分析系统有很高要求，通常只能借助统计处理技术来检测、辨识和估计其特征。

1.1 分析方法[12-14]

早期由于技术限制，以目测为主的定性分析手段很难从复杂多变的信号中发现有意义的信息。随着计算机技术的发展，20世纪60年代EEG信号分析进入计算机定量分析阶段，特别是信号处理与信息处理技术等在脑电分析中的应用取得很多有意义的进展。

1.1.1 时域分析[15-16]

从时域中直接提取波形的特征信息，直观性强、物理意义明确，且含有EEG的全部信息，可描述周期和振幅，方法包括波形分析、峰值检测、相关分析、直方图检测、方差分析、AR模型和波形参数分析等。

1.1.2 频域分析[17-18]

将EEG随时间变化度通过傅里叶变换转换为功率随频率的变化，可直接观察各节律的分布和变化情况。常用方法有快速傅里叶变换、功率谱分析、脑地形图、高阶谱(又称多谱)、相干分析、参数模型、压缩谱阵等。频域分析建立在EEG信号具有平稳特性的基础上。

1.1.3 时-频域分析[19-20]

该方法应用于信号预处理、诱发电位特征提取、波形辨识、多分辨率分析等领域，提供频域和时域的联合分布信息，能较全面地反映非平稳波，特别是瞬态波的特性，准确提取非线性信号随时间变化的特征信息。常用分析方法有短时傅里叶变换、维格纳分布、小波变换和小波包变换等。

1.1.4 非线性动力学和混沌[21]

该方法适应脑电信号的非线性特征，直接、动态反映大脑皮质兴奋程度，并获得相应的神经网络功能信息，减少线性分析方法产生的精度损失，成为探索脑功能的有力武器。常用方法有关联维、李雅普诺夫指数、近似熵及其他基于熵的分析方法[22]、混沌等。在多道EEG信号去噪和特征提取方面具有独特效果，如因子分析、主成分分析和独立成分分析等，为脑电信号的研究开辟了新途径。

此外，随着机器学习理论的兴起，机器学习法、模式识别法蓬勃发展，其中人工神经网络[23](artificial neural network,ANN)、支持向量机[24](support vector machine,SVM)和马尔科夫模型等是常用模式识别方法。

1.2 特征提取

EEG的特征提取是以特征信号为源信号，确定各种参数，并以此为向量最初表征信号特征的特征向量，是脑功能信号处理关键技术之一。特征参数包括时域信号和频域信号两大类，相应的提取方法分为时域法、频域法和时-频域结合法。时域法通过叠加多次刺激诱发的脑电信号，提取脑电成分，不同刺激下，可发现诱发脑电信号间的区别和联系，多用于心理学分析，主要用于诱发脑电极强的锁时性分析。频域法针对EEG固有的频率特点进行分析，常用方法有能量、功率谱等。时-频域分析法能去除噪声，最大限度保留信号的时域、频域信息。线性判别分析、SVM、ANN以及改进的分类算法等应用于EEG信号的识别，取得良好成果。

2 在PSA临床研究中的应用

2.1 神经损伤及恢复机制阐释

卒中后脑功能障碍显著的指标之一自发振荡活动的变化，低频放大[25]和高频衰减[26]是诊断的重要指标。脑功能改善与脑电信号周围低频放大的减少和邻近α波段功能连通性的增加[27]有关。

研究人员将非线性动力学技术应用于疾病脑信号分析，尤其是基于熵概念的测量。其中多尺度熵降低在脑损伤中得到证实[28]。Chu等[29]使用基于光谱和基于熵的测量方法，分析脑磁图(magnetoencephalography,MEG)的波束形成，定位和量化脑卒中6个月左脑半球卒中失语患者的异常周围活动，提示左半球周围神经电生理异常与右半球语言任务激活程度相关；单一受试者光谱和非线性分析可以识别患者语言功能障碍周围区域，这些区域可能是无创脑刺激干预的理想靶点。

既往对卒中后神经可塑性的理解主要是基于神经成像，不能测量受损语言处理过程中亚秒级的神经动力学。PSA发病后几个月，功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRⅠ)常表现出与任务相关的激活模式变化，但这些变化与神经处理网络进化结构之间的关系尚不清楚。有效的连通性分析通过量化激活在多大程度上反映大脑区域间有组织的定向互动模式，有助于除外血管损伤等因素的干扰。Gow等[30]对一例右半球PSA左利手患者在发病1个月和7个月时分别进行听觉文字图片验证测试，对采集的EEG、MEG和MRⅠ数据进行有效连通性分析，发现双侧网络对保留的右半球结构的影响减少，而左半球影响增加，表明大网络、高时空分辨率的有效连接分析技术可为PSA患者的康复提供支持任务态脑功能变化的动态模式，对PSA患者语言处理的大脑半球分工以及康复过程中适应性反向处理的决定因素提供理论基础。

常静玲等[31]对《失语的认知神经心理学评估与治疗：临床指南》进行解读，肯定认知神经心理学在失语症干预中所起的作用[32]，使失语症的治疗变得更加直接和细致。在该理论指导下，根据语言康复训练理念，模拟汉语语言理解中的词图匹配思维训练过程，形成语言任务的设计流程，将现代神经影像学和神经电生理学技术应用于语言学实验中，采用f MRⅠ/ERP的先进实验手段探索汉语语言加机制的新范式，以期为揭示认知障碍类疾病的发生、发展和恢复机制提供新方法、新途径[33]。

萧演清等[6]基于图延迟命名任务采集患者的行为学结果和ERP信息，探讨失语症恢复的机制以及与语言治疗的关系，发现治疗后不同时间窗有不同的脑电变化，认为由于ERPs具有加工过程与脑的高同步性特点，可以区分患者的认知加工策略，有望成为失语评估及探讨失语症恢复机制的有效手段。Wernicke失语的理解障碍被认为是语音和语义过程受损的综合结果，但认知过程和语言理解之间的关系只能通过离线神经心理学任务来推断。Robson等[34]分析ERP的N400和语音映射负波(phonological mismatch negativity,PMN)潜伏期，证明在理解过程中，语音感知和单词理解之间有直接联系。樊瑞文等[35]对ERP内源性成分N400诱发实验的实验范式进行探讨，旨在设计更加适合PSA患者康复的语言任务。

2.2 康复靶向神经调节目标设定

命名困难是失语症最持久的症状之一[36]，图像命名涉及多个神经网络，可用于探测失语症患者语言缺陷的模式。基于头皮电位测量计算潜在的神经电活动，为局部脑活动的时间过程提供重要信息。Singh等[37]用高密度EEG和源分析方法对2例PSA患者在图片命名任务中做出正确和错误反应的时空动态进行跟踪和比较，发现刺激开始后300～550 ms时间窗内恢复左侧颞叶和额叶能力，有助于患者做出正确反应，表明对这些区域的靶向神经调节可以改善失语症患者的治疗效果。Lucchese等[38]对PSA患者进行高强度语言治疗，发现治疗后在语法正确和有意义字符串方面，患者失匹配负波MMN振幅增加，MMN振幅的增加和有意义的字符串可以在结构和词汇层面证实神经可塑性的变化，与PSA患者临床症状的改善相关，证实诱导MMN是促进功能语言恢复的有效方法。

经颅直流电刺激(transcranial direct current stimulation,tDCS)将微弱的极化直流电(12 mA)传递到脑皮层，是PSA患者图像命名康复辅助治疗手段[39]。非线性动力学分析可以反映神经网络的动力学特征，是研究脑皮层网络动态变化和提取相关信息的有力工具。Piai等[40]记录脑卒中患者左颞叶病灶EEG，结合行为学、电生理测量和结构连接，描述左脑卒中后语言功能代偿背后的神经可塑性，发现患者和健康对照在限定语境中左向化α-β振荡率均有所下降，α-β振荡率右侧偏依赖于双侧颞叶之间白质连接的概率。神经活动的直接测量可为预测语言恢复，评估神经康复进展提供重要标志物，并为治疗性神经调节设定目标。

2.3 疗效评价

ApEn是描述信号复杂性和规律性的方法，能度量时间序列的不规则性，直接反映皮质电活动的变化和兴奋性高低[41]；当大脑处理信息能力减弱时，ApEn减小[42]。Wu等[43]为确定卒中后3～6个月发作的失语症患者是否可以从tDCS加语言治疗中获益，使用ApEn分析皮质激活变化，表明tDCS可在刺激电极下直接增加皮质兴奋性，并促进与语言相关的皮质网络连接。非线性分析可以反映语言任务过程中的皮层激活。吴钢等[44]对接受重复经颅磁刺激的PSA患者多时点选择6个脑电非线性分析指标(D2、L1、Cx、ApEn、PD2-点关联维数、K2-柯尔莫哥诺夫熵)与语言功能评分进行分析，证实重复经颅磁刺激治疗左半球脑梗死后失语的整体效果优于常规疗法。

Sarasso等[45]对13例左脑卒中患者在连续2次模仿言语治疗后，分别用高密度睡眠EEG记录脑电活动，西方失语症成套测验(Western Aphasia Battery,WAB)进行语言评估，将脑皮层可塑性变化与EEG睡眠慢波活动调节(slow-wave activity,SWA)相联系，结果表明，治疗中激活的大脑区域SWA变化可能反映这种干预所引起的急性塑性变化，可将SWA作为一种长期临床结果的预测因子和疗效的无创评估手段。Ofek等[46]用听觉诱发电位(auditory-evoked potentials,EP)评价词语情感价值对被试的影响，发现两组情绪词汇的P3振幅均较大，PSA患者N1振幅较小，P2和P3出现延迟。

3 结语

EEG是一种流行的测量技术，其时间分辨率在毫秒范围内，且不具有侵袭性，可用性广，成本较低，包含大量关于人脑功能和神经障碍的信息[47]，可为临床诊断提供客观、定量的依据。脑电可用于PSA患者的评估，尤其是在认知功能不能得到充分评估或评估不明确的情况下。脑电技术在卒中后语言功能障碍临床研究中的应用主要集中在认识发病机制和疗效评估方面，可帮助临床医生精确诊断病情、预测疾病进程、选择最佳治疗方案，基于脑电的脑机接口技术可能有助于提高康复效果。

EEG的缺点在于精度不高，信噪比低，信息量较少，需要进行前期大量训练才能使用。脑电信号有其特殊的重要性，研究难度具有挑战性，需要众多学科支持。随着计算机技术的快速发展，EEG能够根据振幅、功率、频率和节律性量化成数值、比率或百分比，使普通医护人员直接、简捷地了解患者脑功能状态，提高诊断及预后评估的准确性，有助于医生和患者家属更好地作出医疗决策。

EEG在卒中后语言功能障碍疾病研究中的应用还不够成熟，存在一些问题，如方法多样，种类繁多，研究的样本量小，每种方法的应用优势尚不明确，相应的临床结果及解释模式欠统一。

各种研究对EEG进行评估，只得到有限的证据表明各种EEG技术在PSA的诊治、康复及疗效评价中有益。未来可以开展大样本、多中心、更高质量的临床研究，进行深入、动态观察，寻找EEG在此类疾病中应用的高级别循证证据。目前神经影像技术不断发展进步，在认识脑功能障碍中也起到重要作用，在研究中要注意联合多种适合技术。