脑电波在人类视觉神经疲劳中的作用研究

郑晓红 吕芙蓉

【摘 要】目的：探讨脑电波在人类视觉疲劳中的作用研究。方法：以50例眼科视觉疲劳所致病的患者为调查对象，研究其脑电波在患病前后的差异，以其在住院期间的视脑电波作为实验数据，观测其在视觉神经活跃至疲劳过程中的脑电波变化，通过分析两种状态下脑电信号的四种特征波段的能量差异、AB值及疲劳因子R值的大小；结果：视觉神经活跃状态和视觉疲劳状态下相比，测试人员的α波段要明显高于疲劳状态下，并且其他波段的脑电波相对能量差异具有统计学意义（P=0.03）；结论：脑电波对于人体视觉神经疲劳具有促进作用，可以帮助医生更好地治愈视觉疲劳患者，使其视觉在大脑中的表现变得更加正常，从而促进我国视觉医学的发展和进步。

【关键词】脑电波；视觉神经疲劳；作用研究

【中图分类号】R821.1 【文献标识码】A 【文章编号】1672-3783（2018）02-03-0-01

脑电波与人体内部的大脑具有紧密的联系，当大脑进行思考或观看事物时，脑中的皮质细胞群会产生电位间的差异，进而将大脑皮质细胞中发生电流。脑电波作为脑神经细胞中的生理活动反映，其局部的电位表现出神经元在网络布局中的状态，也是神经集合的协同反映。对于脑电波在人类视觉神经疲劳中的作用研究会为医生治疗眼科病人做出卓越的贡献，从而极大地帮助患有眼科疾病的患者实现痊愈。但由于人类的脑电波是由多种神经系统共同作用，共同协调，因而研究测试人员的脑电波会有一定的难度，必须要进行谨慎地处理。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取2017年10月1日至10月20内的眼科视觉疲劳所致病的患者50例，对其住院期间的脑电波的情况进行准确的分析，了解其在患病前后的差异，得出脑电波对于其视觉神经疲劳的作用。

1.2 方法 研究过程中所使用的脑电分析仪为Neuroscan导脑电仪，使用在国际上通用的10-20导联标准，采样频率大致为1000Hz左右。患者应当对实验中的注意事项进行谨慎的遵守，并依据医生的嘱托进行测试。脑电参数大约可以通过两种方法进行处理，一是计算每分钟的脑电数据，观察其脑电参数在每小时的变化情况；方法二是计算每十分钟左右的脑电参数均 值记录所形成的脑地形图。脑地形图是由脑电波参数通过傅里叶转换，使脑电信号依次转换为数字信号，处理成为脑电功率谱，并且需要依据不同频带进行处理，依功率的多少分级，最终使脑电信号转换成一种能够定量的二维脑波图像。脑地形图是脑电波各频段内功率值以不同颜色表示的球面头皮展成 的图形，其定量标志可以用数字或颜色表示，能客 观地反映各部电位变化的空间分布状态。

2 结果：

脑电参数在患病状态下会远远高于痊愈时，并且这种参数与人体的视觉疲劳具有较大的联系。另外，R值在 患病时也会高于痊愈状态下，但同脑电参数具有一些差异：在患病前期，这种差异十分明显，但随着患病时间的延长，病人会逐渐变得痊愈，这种差异也会变得逐渐缩小，这就极为明显地说明在患病模式下，人体内的大脑始终处于活跃、紧张、与警觉的状态之中。对人体原始脑电波信号实现时域对齐，可以促进其观察视觉上的刺激所造成的 影响，可以打破脑电波原所有的节律。为能够更加清晰地观察视觉刺激对于脑电波所产生的 深远影响，应当对50例因视觉疲劳所致病眼科患者的脑电波进行统一化平均，从而有力地放大视觉刺激对于人体脑电波的影响，变得更为显著。此外，五个区域受脑电波的影响会变得更为明显。时间因素主要影响大脑中枢的信号和个别区的信号，随着患病时间的增加，各个通道内的α波段的相对能量会逐渐降低，其中T3通道β波段的相对能量会呈现出逐渐升高的趋势。在不同状态下，视觉神经疲劳所表现出的主要影响区的通道会具有显著的差异，并且在T3及TP7通道下的β波段中的相对能量会远远低于患病状态的β波段的相对能量。

小波包分析能够为LFP信号提供一种更加精 细的分解方法，它将LFP频带进行多层划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分解的信号的特征，自适应地选择相应频带，LFP在人体大脑中与行为的控制有关，如呼吸和视觉刺激等。对应于不同行为或思维的脑电波，称之为脑电波成份。事实上，当一个人面对一个物品或需要拿起一个物品时，希望知道对应脑电波的反应，即该脑电波成份。该工作具有深远意义，如果能分离出与行为相关联的脑电波，将有助于对大脑疾病的诊断及脑中风病人的生活自理。与脑电波对颅内病变诊断不同的是，利用脑电波分析人（动物）的行为与脑电波之间的关系，并反过来通过脑电波确定或引导人的行为，具有更大的挑战性。脑电波信号是无数神经放电的混合，不可能也没有必要将单个神经放电分离出来。宏观意义上，控制某个特定行为或想法的脑电波是一系列众多神经放电的叠加。而测量所得到的脑电波信号又由许许多多构成不同想法和控制行为的脑信号合成的。研究表明这些信号的强弱差别很大。在实现人机交互时，若只关注若干个行为或思想，对应的脑电波可能很弱。这在信号处理领域，相当于弱信号检测。在数学领域，这可能属于不适定的反问题。显然只有将脑电波信号很好地分离才能从中确定某种脑电波与某种行为相对应。这也可以理解为盲源分离或半盲信号分离问题。但通常的盲源分离技术这里很难奏效，或误差太大，因为脑电波这一混合信号是由尺度差异很大的信号所构成的。对脑电参数有变化的通道进行协方差分析，发现在时间与模式同时作用下其差异无统计学意义（P>0.05）。方差分析显示，随着观看时间的延长，时间因素对O1、O2、Oz、TP8、 T5 通道α波段的相对能量影响差异有统计学意义。（P<0.05）

3 讨论：

在患病时的α波段的相对能量要远远高于痊愈时，并且伴随着患病时间的延长差异会逐渐缩小，直至消失；而β 波段的相对能量在患病模式下会低于痊愈时。此外，患病时的AB值、R值会高于痊愈模式时，并且这种差异也会随着时间的延长出现逐渐缩小的情况。同痊愈时相比，患病时期对脑电信号α波段的相对能量与β波段的能量变化具有显著的影响，这主要表现在TP7通道。脑电波对于视觉神经疲劳的作用研究可以得出：脑电波中α波和β波的相对能量和疲劳因子的反应都表现出明显的差异。在患病时大脑会处于紧张、警觉的状态，并且伴随着患病时间的逐渐延长，大脑会出现逐渐产生疲劳的情况。另外，通过对大脑枕区三个通道的分析可以得出因处理视觉信息所带来的大脑认知方面的疲劳特征。

参考文献

张莉，徐亮，王笑，张运红，李建军 应用脑电波评价观看3D视频对人视觉健康与疲劳影响的研究[J]中國学术 2015

杨静，项磊，王冠皓，邓健康，吕红，刘青山 小鼠视觉刺激相关的脑电波分离研究[J]2015