第蒜霸期，啦隧璺州
听觉诱发电位检测及分析。
司峻峰１，宁新宝１，薛方２
２．合肥工业大学计算机与信息学院，安徽，合肥。２３０００９）
用接地线的条件下对受试者均成功地检测出了ＢＡＥＰ渡，具有较好的应用价值．关键词：脑干听觉诱发电位，规一化加权平均，低噪声放大器中图分类号：Ｒ
３１８．０４
Ｖｏ…１．３９，Ｎｏ。．１
（１．南京大学电子科学与工程系，近代声学国家重点实验室．江苏，南京，２１００９３
摘要：脑干听觉诱发电位（ＢＡＥＰ）是受试者的听觉系统在具有一定特征的短声刺激作用之后，在其颅顶上检测到的一系列反应波，在电测听和神经电生理上具有独特的临床意义．研究中通过专门设计具有高输入阻抗、低噪声与高共模抑制比的ＢＡＥＰ放大器，建立起一套脑干听觉诱发电位检测系统．在系统的数据分析过程中采用了平均叠加、小波变换等算法．并从临床应用的角度出发提出了规一化系数加权平均算法经实际检测实验表明，本系统在没有屏蔽室和专
ＤｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＢｒａｉｎＳｔｅｍＡｕｄｉｔｏｒｙＥｖｏｋｅｄＰｏｔｅｎｔｉａｌｓ
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２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｆｅｉＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔ｝ｌｅｂｒａｉｎｓｔｅｍａｕｄｉｔｏｒｙｉｎｔｈｅｐｍｃｅｓｓｏｆｗｈｉｃｈｉｓ
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・收稿日期：２００２—０７—１５
第１期甜∞哥ｎ晷Ｉｎ
司俊峰等：听觉诱发电位
’６９‘
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ｗｅｉｇｈｔｅｄａｖｅｒａｇｉｎｇ，ｌｏｗ－ｎｏｉｓｅａｍｐｌｉｆｉｅｒ
在日常生活中，人们不断地接收外界的行为或信息等因素的作用，从而产生一定的反应，为了提高对人类自身高级神经活动本质的认识并进行基础研究，就必须研究这些刺激行为所引起的反应．但自然界所产生的刺激极为复杂，无法进行定量分析和研究，为此。在研究工作中，人为地产生具有一定特征的声、光、电等刺激作用于神经系统，诱发出与神经活动有关的信号，并对这些信号的参数进
行分析，从而从一个侧面反应神经…
系统或大脑的高级心理活动等状态，为临床应用提供有价值的参考数据．脑干听觉诱发电位（ＢＡＥＰ）是受试者在具有一定特征的短声１‘。刺激作用于听觉系统之后，在其颅顶上检测到的一系列反应渡，其中前１０ｍｓ内的波形具有较稳定的形态，其形状如图１所示：
依次采用罗马字母Ｉ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ｖ、Ⅵ、Ⅶ来表示这相继产生的七个波峰，各波峰相应的发生源为：波Ｉ，由与耳蜗紧密相连的一段听神经纤维产生；波Ⅱ，由脑干耳蜗核及听神经颅内段的电活动产生；波Ⅲ，与内侧上橄榄核及其场电位有关；波Ⅳ，源于外侧丘系及其核团；波Ｖ，源于外侧丘系上方或下方；波Ⅵ、Ⅶ，可能源于外侧丘系与听放射神经．
由以上的分析可以知道，ＢＡＥＰ的各波与听神经和脑干听通路的解剖结构之间有着密切的关系，使其对脑干传导障碍的定位有相当的准确性．例如，通过ＢＡＥＰ波的参数可以对耳聋性质加以判定，功能性耳聋在短声刺激时，脑干反应正常，波Ｖ潜伏期（ＰＬ）无明显改变．而器质性耳聋、美尼尔病听力障碍和突发性耳聋均使波Ｖ的ＰＬ值增加．从听神经学的角度出发，当患有听神经瘤、脑于肿瘤、脑血管局灶软化、脑外伤等疾患时，均会使ＢＡＥＰ参数发生变化．其次，ＢＡＥＰ对内、外环境的多种改变具有较强的耐受性，例如某些药物在体内达到一定浓度时，脑电信号（ＥＥＧ）呈等电位，此时，ＢＡＥＰ波形仍然可见．另外，ＢＡＥＰ可以协助观察相应解剖结构的生理功能，并判断与其相关部位受影响的情况，因而可以用于相应部位的手术监护．这些特征使其在电测听和了解昕神经及其脑千通路或影响该通路的功能性与结构性疚患上具有独特的临床意义．
围１正常听力者的ＢＡＥＰ波形（７５ｄＢ）
”
啦．１
ＢＡＥＰｗａｖｅｓｏｆａｎｏｒｌｌＪａｌ
ｈｅａｒ吨（７５ｄＢ）
在临床检测中，为了确保所测潜伏期的准确性，多采用等权平均算法．由于ＢＡＥＰ信号
的幅度非常低，任何相对过高的外部偶发性干扰都会直接影响平均的结果，产生伪迹，于是对测量环境和受试者提出了较高的要求，这些都给ＢＡＥＰ的应用带来了困难．为了减少平均次数，缩短临床检查的时间，提高ＢＡＥＰ检查的成功率和可靠性，近年来，研究者提出了一系
・７０・
南京大学学报（自然科学）
第３９卷
列算法，如：奇异性检测、正则化方法、维纳滤波、白适应径向神经网络、参数模型、小波变换等等【“，其中的一些算法有效地减少了需要平均的次数，但这些算法多具有后验特性，不利于实时实现，同时算法引入的相位误差会引起时间参数发生较大的变化，在信噪比差时尤为
化加权平均算法，在没有屏蔽室和专用接地线的条件下取得了较好的蛐检出率．具有较
明显．本系统采用专门设计具有高输入阻抗、低噪声与高共模抑制比的ＢＡＥＰ放大器和规一
好的应用价值．
１检测系统硬件构成
系统的硬件由三部分构成，即声刺激器，ＢＡＥＰ放大器和可变带宽滤波器，微机系统与采样电路．系统的硬件结构如图２所示；
图２中，在系统主机的控制下，声刺激器以每秒１９次的刺激速率产生刺激短声作用于被测耳，对侧耳采用白噪声进行掩蔽，ＢＪＭ￡Ｐ放大器检测到含有ＢＡＥＰ的ＥＥＧ，滤波器根据被检测的信号的性质对信围２硬件系统框固
号进行预滤波处理，然后对ＥＥＧ信号进行采样并进№．２
ｎ胛姗０ｆｔｈｅ蛔ｒｄｍ
行实时处理．
数据采集的实时波形可在计算机上实时显示，用以监视所采集数据的有效性，计算机同时能实时显示平均结果的波形，测试时可根据其质量决定是否需要继续测试，其它一些测试的参数也同时进行显示．在数据的提取中采用了规一化系数加权平均算法［２】实时对所采集的数据进行处理．分别介绍如下：
１．Ｉ
ＢＡＥＰ放大器和可变带通滤波器为了降低对测试条件的要求，实现对微伏级信号进
行放大而不至于引人过多噪声，必须专门设计具有高输入阻抗与高共模抑制比的低噪声ＢＡＥＰ放大电路旧Ｊ，系统中的主放大器采用两级隔离，以提高共模抑制比，在第一、二级采用低噪声器件，以降低系统本底噪声，有效地检测出被测信号，放大器结构如图３所示．可变带通滤波器用于对信号进行预滤波，从而避免在采样过程中产生混叠作用．对于ＢＡＥＰ信号，为了不引起过多相移，高通滤波器（ＨＰＦ）斜率小于１２ｄＲ／１０倍频，低通滤波器（ＬＰＦ）斜率小于２４ｄＢ／１０倍频，５０Ｈｚ陷波器尽可能不使用．１．２声刺激器
由刺激短声产生电
路、伪白噪声产生电路、控制电路构成．通过对设定的地址写人控制字可以实现短声极性选择，左右耳选择，刺激声与自噪声强度选择．伪白噪声通过对伪随机序列进行低通滤波后得到，伪随机田３
ＢＡＥＰ放大舞框田
序列产生电路由两片１８位串行移位寄№・３ｎ哪ｄｌ删ｏｆＢＡ耻ｍｐｌｉｎ日
存器（７１；）４００６串联构成，将第１３位输
出和第３１位输出进行异或后反馈至输人端形成一个长度为３２位的移位寄存器，产生的伪随机序列长度为２１４７４８３６４７，当时钟频率为３００ｋＩ－＇Ｉｚ时，序列重复时间约为２
ｈ【…．
１．３微机系统与采样电路微机采用Ｐｃ，通过对地址总线译码产生系统的控制信号，用于
第１期
司俊峰等：听觉诱发电位
。７１‘
对放大器的增益以及滤波器的滤波特性实现控制．Ａ／Ｄ采样芯片采用ＭＡＸｌ９１，在定时器芯片８２５４的控制下当Ｐｃ或外部信号触发后进行帧数据采集．１．４系统性能指标
１，４．１
ＢＡＥＰ放大器与滤波器
５Ｘ１０３—５Ｘｉ０６倍大于４０ＭＯ共模抑制比１－２００Ｈｚ短路噪声
放大倍数输人阻抗频率下限１．４．２数字系统Ａ／Ｄ分辨率
大于１２０扭频率上限２０
Ｈｚ～８ｋＩ－ｋ
小于２ｐＶｐ—Ｐ（１～８ｋ｝王ｚ）
１２Ｂｉｔ
平均次数分析时间
１～８１９２
刺激声强
０～１２０ｄＢ
ｔ－ｌｚ
单帧采样点数２５６～２０４８１．４．３系统显示１３ＡＥＰ参数
５～３０００
Ｉｎｓ
刺激频率０．２～１００
当前次数ＣＮ，最高峰值幅度Ｕｍａｘ，Ｉ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ｖ、Ⅵ、Ⅶ各峰潜伏期值与Ｉ一Ⅲ、Ⅲ一Ⅳ、Ｉ—Ｖ峰间期值．２
ＢＡＥＰ处理算法
２．１规一化系数加权平均用于ＢＡＥＰ提取在ＢＡＥＰ检测中，ＥＥＧ电极在头皮提取的信号由ＥＥＧ和ＢＡＥＰ相叠加形成，由于ＢＡＥＰ与ＥＥＧ基本处于同～频域且ＥＥＧ幅度为ＢＡＥＰ数十倍，难以通过简单的滤波进行提取．普通提取方法是假定ＥＥＧ为平稳随机信号
而ＢＡＥＰ具有稳定的锁时特性，以刺激声触发时刻为基准，对触发后采集到的帧数据进行
１０００至２０００次等权平均叠加得出ＢＡＥＰ波，缺点是平均次数多，时间较长，采集中如遇坏的帧数据将直接影响检测的结果．有些文献中提到参数模型、选择平均、自适应滤波等算法，这些方法往往需要先提取一定参数，难以实时实现，对所测ＢＡＥＰ的幅度也产生一定的影响。同时在信噪比较低时会导致峰问潜伏期（ＩＰＬ）值产生较明显的变化．本研究中采用规一化系数加权平均提取算法Ⅱ．６】．有效地降低了测试的次数，对幅度也无明显影响．
算法假定每次刺激均能诱发出ＢＡＥＰ，由ＢＡＥＰ的产生机理可以认为其具有相对稳定性［…，即对于反复多次的同样刺激所诱发出的ＢＡＥＰ保持有同样的潜伏期和极性，其波形、波幅也基本一致；同时，背景噪声也与刺激无任何相关成分．在ＢＡＥＰ的每帧数据中，ＥＥＧ的幅度为２０－－１００ｂｔＶｐ－ｐ，测试系统的本底噪声幅度为２ＦｔＶｐ－ｐ，ＢＡＥＰ的幅度小于１
ｔｘＶＰ－
ｐ，在检测过程中，数据由于受试者的影响难以长期保持平稳，而信噪比极差的数据会直接影响叠加结果，因而算法对每帧数据在叠加前进行阈值检测，放弃过闭值点超过一定数量的帧数据．在正式叠加前做预叠加，求出３２至６４帧数据的方差并将这３２至６４个方差的均值作
为归一化值．预叠加数据中第ｉ帧数据的方差一：为：
ｄ：＝Ｅ｛［ｚｆ（ｎ）一Ｅ（ｚ；（”））］２｝
（１）
Ｍ帧预叠加数据方差的均值０２删为：
ａ２姗＝击姜毛
（２）
正式进行叠加时，先求出可以进行叠加的第ｋ帧数据的方差畦及该帧数据的加权值
．７２．
南京大学学报（自然科学）
第３９卷
嘞，再将该帧数据进行加权叠加．每帧数据的方差以。为：
ｄ：．＝Ｅ｛［ｚｌ（ｎ）一Ｅ（ｘ＾（”））］２
该帧数据的加权值ｗ＾为
（３）
ｗｋ＝√口２删厅：。
Ｎ帧实测数据叠加结果Ｘａ。（ｎ）为：
．
（４）
Ｎ
．２７ａｖ（ｍ）＝而１∑巩墨（”）
（５）
２．２小波变换用于ＢＡＥＰ去噪小波变换是一种时频分析方法［副，能在多尺度下对信号进行分解与重构，有效的对信号的轮廓和细节进行分析，算法中利用小波变换的时频特性分析并降低了ＢＡＥＰ中干扰脉冲的影响．
对于信号ｓ（ｔ）∈Ｌ２（Ｒ），正交二进小波变换及逆变换定义如下：
ｃ¨＝２－Ｊ。ｌ。ｓ（ｔ）Ｚｖ（２一Ｊｔ—ｋ）ｄｔ＝Ｉ。ｓ（￡）丐Ｉ（￡）ｄ￡
ｓ（ｔ）＝印∑∑ｏ．＾ｑ。＾（￡）＝∑ｓｊ（ｔ）
（６）（７）（８）
Ｊ…ｔ—
竺
Ｊ２一”
其中
＿（ｔ）＝ｃｏ∑ｃ／．ｊ哆．＾（ｔ），Ｊ∈ｚ
表示信号ｓ（￡）在尺度ａ＝２ｊ下的分量，ｃｎ是一个与信号无关的常数．当采用二进抽取时，二进小波变换可表示下述滤波器形式【９Ｊ：
弓（ｋ）＝Ｌ；ｈ（２ｋ—ｎ）≈一１（ｎ）
（９）
４（＾）＝∑ｇ（２ｋ一”）弓一１（ｎ）（１０）
刁一ｌ（＾）＝∑ｈ（ｋ一２口）弓（”）＋∑ｇ（＾一２ｎ）弓（ｎ）
（１１）
其中ｚｏ（”）表示离散信号，而（ｎ）表示信号在尺度４＝∥下的轮廓，ｄｉ（”）表示信号在尺度ａ＝∥下的细节，ｈ（ｎ）和ｇ（ｎ）表示正交离散滤波器的系数．在对ＢＡＥＰ信号进行去噪处理时，我们选择分解长度为１７、重构长度为１３的ＢｉｏｒｉｔｈｇｏｒＭ紧支小波，该小波具有广义线性相位，在信号的处理中可以使相位失真降低到最／ｂｔｌｏ］．
图４为叠加后得到的ＢＡＥＰ信号波形，其中第１ｎｂ内的脉冲产生于耳机的电磁作用。
其幅度因环境而异，该脉冲幅度较大时，对ＢＡＥＰＩ波的相位和参数的读取形成了干扰．根据Ｍａｌｌａｔ算法【１１］，对ＢＡＥＰ信号进行６级分解，信号空间口。表示为：ｗ１∈伊Ｗ２０ｗ３０…ｏ
ｗ６０ｖ６，相应的子带信号为：奸（”），《（ｎ），…《（ｎ），瑶（ｎ）．图６为各尺度下的子带信号，从图中可以清楚的看出干扰脉冲主要出现在子带信号ｓｆ（一），《（ｎ），ｄ（ｎ）中，为了消除该脉冲带来的影响，将予带信号ｓ｛（”），《（”），舅（”）中脉冲出现时刻的系数暨为零，然后对
信号进行萤构．图５是用上述方法消除脉冲干扰后的ＢＡＥＰ波形，与原始信号相比，去噪效果是明显的．
—————————————————————————————————————————————————————————一
第１期
司俊峰等：听觉诱发电位
‘７３‘
ＳＦ／１————～
ｓ５。／＼／—————一ｓ４‘，ｒ—、４，。———一
ｓｓ２一卜———————一３ｄ
ｐ———一——
田４原始ＢＡＥＰ波形
圈５消除干扰脉冲千扰后的
ｓＩ・ｒ＿———一——。
ｌｋ．４
ＴｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＢＡＥＰ
ｗａｖｅｓ
ＢＡＥＰ波形围６
ＢＡＥＰ子带倍号
ｎ昏５
ＢＡＥＰ
ｗａｍ
ｗｉｔｈｏｕｔｎｏｉｓｅ
飑．６躏Ｆ日ｂａｔｌｅｖｅｌｓＩｔ０６
３实验结果和讨论
我们采用样机在一般室内对数十位受试者进行了ＢＡＥＰ检测，声刺激强度设定为７５血，
刺激声为短声，刺激频率为１９地，放大器增益为５０万倍，带宽为５０～３受试者左、右耳的检测结果的波形，表１列出了部分受试者ＢＡＥＰ㈣参数．
０００１－ｌｚ，叠加次数为
５１２次，分别对左、右耳进行检测，均成功地检测到重复性较好的清晰的ＢＡＥＰ波形．图７为某
≥
ｂ影∥少
ｂ膨
℃雪影
彩
√嘭＼，
◇
过
圈７某受试者左耳（左）和右耳（右）ＢＡＥＰ波形
Ｆｉｇ．７
ＢＡＥＰｗａｖｅｓ
ｅｆｌｅｆｔｆａｒ（１ｅｆｔ）ａｎｄｒｉｇｈｔｅ口（ｒＩｇｈｔ）
考察ＢＡＥＰ是否正常通常从波形的振幅（ＡＭＰ）、绝对潜伏期（ＰＬ）、峰间潜伏期（ＩＰＬ）、双耳潜伏期差（ＩＬＤ）和波形的可重复性几个方面进行ｕ…，正常受试者左右耳元显著差翼，但个体ＰＬ和ＩＰＬ的ＩＬＤ超过０．４ｍｓ时则需考虑是否为异常，而ＰＬ与ＩＰＬ超过正常均值３ＳＤ者则为异常，Ｖ／Ｉ幅度比值或Ⅳ～Ｖ复合体／Ｉ幅度比值＜０．５应考虑为异常．若波Ｉ—Ｖ的ＩＬＤ延长或波Ｉ—Ｖ的ＩＰＬ延长均提示耳蜗后病变，需要进一步进行定位检查．另外由于个体之间的差异，在分析测试结果时，应对受试者两耳的参数加以比较．波Ⅵ、Ⅶ的出现不规则，对其参数通常不作要求．表２１７Ｊ列出了一般情况下ＢＡＥＰ波各主要参数的正常值
范围．具体病例及其对御参数的影响请参考相关资料．
诱发电位（ＥＰ）是继脑电图和肌电图之后ｌ艋床电生理的第三大进展，其研究始于五十年代，但真正发展还是从２０世纪７０年代开始的，ＢＡＥＰ由Ｒｏｂｉｎｓｏｎ等人于１９７５年首次报道．这其中主要的原因是由于电子技术的限制，本研究综合了前人的研究成果，提出和比较了一些具有应用价值的分析和检测方法，实验表明该检测系统具有较好的ＢＡＥＰ检出率．随着电子技术和信号处理技术的飞速发展，检测ＢＡＥＰ的技术会不断改进，从而在临床上得到普遍应用．
．７４．
南京大学学报（自然科学）
第３９
袭１部分受试者的ＢＡＥＰ实测值
者１（左）ｌ（右）２（左）２（右）３（左）３（右）４（左）４（右）５（左）５（右）６（左）６（右）７（左）７（右）８（左）８（右）９（左）９（右）ｌｏ（左）ｌｏ（右）ｌｌ（左）ｌｉ（右）１２（左）１２（右）
Ｉ
１．６４
Ⅱ
３．９２３．８８３．５６３．４８３．８４
ｍ
５．４４５．８４５．４８
ｉ一Ⅲ
２．２８２，２８
Ⅲ一Ｖ
１．５２
ｉ—Ｖ
３．８４２４３．８８３．６８４３６４．２４．３４．２６４．ｏ４．１２３．９６
１．印
１．６０１．６４１．４１．５６ｌ４６１
５４
１．９６
１．９２１．８４
１．９６
１．８４２．４４２．０８２．２６２．３４１．８４２０４２．３２２．３６２０６２．１２１．８８１．９２２．４２２．３０２．２４２．１２２．４４２．３２
５．３２
５．７６５．７６５．７６
１．９２
２．１２２．０４
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３．７２３．８８３．５６
５．８０
５．７２５．７２５，４０
１．９２２．１６
２０８１．６４
１．７２ｌ６０１４４１．４８１．７４１．８４１．６８１．７９１５０１６２１．５２１．５２１．４４１．３６１．５６１．４４
３．“
３．７６３．８４３．８０３．９６３．５６３．６８３．９２３．９２３．７５３．６４３．８８
５．５２５．８４
５．８４
１．６８
２．０４１．８８
４．０４
４．１４．ｏ３．６４３：７２３
５．３２
５．４８５．４４５．６４５．５６
１．７６
１．８１．５２１．７２１．８０１．７２１．４４１．６１．６８１．８４
９４
４．０２４．０４３．８４
５．３６５．３２５．２８５．７６
５．８８
３．８８３．９２
４．２４．４４
３．６８
４．０８４．０４
２．５２
２．６
第１期司俊峰等：听觉诱发电位
・７５‘
［１］Ｚｈｕ
Ｃ，Ｈｕ
Ｇ．Ａｄｖａｎｃｅｉｎｓｉｎｇｌｅ－ｔｒｉａｌＥＰ／ＥＲＰｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．ＦｏｒｅｉｇｎＭｅｄｉｃｉｎｅ
ｏｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ
ＥＩ】ｇｉｎ∞ｊ１１９・
２０００，２３（４）：２１１－－２１６（朱常芳，胡广书．诱发电位快速提取算法的新进展．国外医学（生物医学工程分册），２０００，２３（４）：２１１～２１６）．［２］Ｎｉｎｇ
ｘ，Ｓｈｅｎ
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２８４（宁新宝，沈振字，沈德才等．高频心电图的数据采集与分析南京大学学报（自然科学），１９９１，２７（２）：２７３－－２８４）．
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听觉诱发电位检测及分析
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
司峻峰， 宁新宝， 薛方
司峻峰,宁新宝(南京大学电子科学与工程系,近代声学国家重点实验室,江苏,南京,210093)， 薛方(合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230009)南京大学学报(自然科学版)
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5. 高瑞静. 孙迎. 李越囡 脑干听觉诱发电位波形的自动检测及新标识[期刊论文]-中国组织工程研究与临床康复2010(52)
本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_njdxxb200301009.aspx
第蒜霸期，啦隧璺州
听觉诱发电位检测及分析。
司峻峰１，宁新宝１，薛方２
２．合肥工业大学计算机与信息学院，安徽，合肥。２３０００９）
用接地线的条件下对受试者均成功地检测出了ＢＡＥＰ渡，具有较好的应用价值．关键词：脑干听觉诱发电位，规一化加权平均，低噪声放大器中图分类号：Ｒ
３１８．０４
Ｖｏ…１．３９，Ｎｏ。．１
（１．南京大学电子科学与工程系，近代声学国家重点实验室．江苏，南京，２１００９３
摘要：脑干听觉诱发电位（ＢＡＥＰ）是受试者的听觉系统在具有一定特征的短声刺激作用之后，在其颅顶上检测到的一系列反应波，在电测听和神经电生理上具有独特的临床意义．研究中通过专门设计具有高输入阻抗、低噪声与高共模抑制比的ＢＡＥＰ放大器，建立起一套脑干听觉诱发电位检测系统．在系统的数据分析过程中采用了平均叠加、小波变换等算法．并从临床应用的角度出发提出了规一化系数加权平均算法经实际检测实验表明，本系统在没有屏蔽室和专
ＤｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＢｒａｉｎＳｔｅｍＡｕｄｉｔｏｒｙＥｖｏｋｅｄＰｏｔｅｎｔｉａｌｓ
Ｓｉ
Ｊｕｎ－Ｆｅｎ９１，Ｎｉｎｇ船ｎ－Ｂａ０１，Ｘｕｅ
Ｆａｎ９２
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Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆ
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ｄｅｔｅｃｔＢＡＥＰ
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ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｗｅｈａｖｅｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｎｌａｄｅ．Ｗｅｄｅｓｃｔｉｂｅｔｈｅ
Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｆｉｒｓｄｙ，ｗｅｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅ
ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
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・收稿日期：２００２—０７—１５
第１期甜∞哥ｎ晷Ｉｎ
司俊峰等：听觉诱发电位
’６９‘
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ｗｅｉｇｈｔｅｄａｖｅｒａｇｉｎｇ，ｌｏｗ－ｎｏｉｓｅａｍｐｌｉｆｉｅｒ
在日常生活中，人们不断地接收外界的行为或信息等因素的作用，从而产生一定的反应，为了提高对人类自身高级神经活动本质的认识并进行基础研究，就必须研究这些刺激行为所引起的反应．但自然界所产生的刺激极为复杂，无法进行定量分析和研究，为此。在研究工作中，人为地产生具有一定特征的声、光、电等刺激作用于神经系统，诱发出与神经活动有关的信号，并对这些信号的参数进
行分析，从而从一个侧面反应神经…
系统或大脑的高级心理活动等状态，为临床应用提供有价值的参考数据．脑干听觉诱发电位（ＢＡＥＰ）是受试者在具有一定特征的短声１‘。刺激作用于听觉系统之后，在其颅顶上检测到的一系列反应渡，其中前１０ｍｓ内的波形具有较稳定的形态，其形状如图１所示：
依次采用罗马字母Ｉ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ｖ、Ⅵ、Ⅶ来表示这相继产生的七个波峰，各波峰相应的发生源为：波Ｉ，由与耳蜗紧密相连的一段听神经纤维产生；波Ⅱ，由脑干耳蜗核及听神经颅内段的电活动产生；波Ⅲ，与内侧上橄榄核及其场电位有关；波Ⅳ，源于外侧丘系及其核团；波Ｖ，源于外侧丘系上方或下方；波Ⅵ、Ⅶ，可能源于外侧丘系与听放射神经．
由以上的分析可以知道，ＢＡＥＰ的各波与听神经和脑干听通路的解剖结构之间有着密切的关系，使其对脑干传导障碍的定位有相当的准确性．例如，通过ＢＡＥＰ波的参数可以对耳聋性质加以判定，功能性耳聋在短声刺激时，脑干反应正常，波Ｖ潜伏期（ＰＬ）无明显改变．而器质性耳聋、美尼尔病听力障碍和突发性耳聋均使波Ｖ的ＰＬ值增加．从听神经学的角度出发，当患有听神经瘤、脑于肿瘤、脑血管局灶软化、脑外伤等疾患时，均会使ＢＡＥＰ参数发生变化．其次，ＢＡＥＰ对内、外环境的多种改变具有较强的耐受性，例如某些药物在体内达到一定浓度时，脑电信号（ＥＥＧ）呈等电位，此时，ＢＡＥＰ波形仍然可见．另外，ＢＡＥＰ可以协助观察相应解剖结构的生理功能，并判断与其相关部位受影响的情况，因而可以用于相应部位的手术监护．这些特征使其在电测听和了解昕神经及其脑千通路或影响该通路的功能性与结构性疚患上具有独特的临床意义．
围１正常听力者的ＢＡＥＰ波形（７５ｄＢ）
”
啦．１
ＢＡＥＰｗａｖｅｓｏｆａｎｏｒｌｌＪａｌ
ｈｅａｒ吨（７５ｄＢ）
在临床检测中，为了确保所测潜伏期的准确性，多采用等权平均算法．由于ＢＡＥＰ信号
的幅度非常低，任何相对过高的外部偶发性干扰都会直接影响平均的结果，产生伪迹，于是对测量环境和受试者提出了较高的要求，这些都给ＢＡＥＰ的应用带来了困难．为了减少平均次数，缩短临床检查的时间，提高ＢＡＥＰ检查的成功率和可靠性，近年来，研究者提出了一系
・７０・
南京大学学报（自然科学）
第３９卷
列算法，如：奇异性检测、正则化方法、维纳滤波、白适应径向神经网络、参数模型、小波变换等等【“，其中的一些算法有效地减少了需要平均的次数，但这些算法多具有后验特性，不利于实时实现，同时算法引入的相位误差会引起时间参数发生较大的变化，在信噪比差时尤为
化加权平均算法，在没有屏蔽室和专用接地线的条件下取得了较好的蛐检出率．具有较
明显．本系统采用专门设计具有高输入阻抗、低噪声与高共模抑制比的ＢＡＥＰ放大器和规一
好的应用价值．
１检测系统硬件构成
系统的硬件由三部分构成，即声刺激器，ＢＡＥＰ放大器和可变带宽滤波器，微机系统与采样电路．系统的硬件结构如图２所示；
图２中，在系统主机的控制下，声刺激器以每秒１９次的刺激速率产生刺激短声作用于被测耳，对侧耳采用白噪声进行掩蔽，ＢＪＭ￡Ｐ放大器检测到含有ＢＡＥＰ的ＥＥＧ，滤波器根据被检测的信号的性质对信围２硬件系统框固
号进行预滤波处理，然后对ＥＥＧ信号进行采样并进№．２
ｎ胛姗０ｆｔｈｅ蛔ｒｄｍ
行实时处理．
数据采集的实时波形可在计算机上实时显示，用以监视所采集数据的有效性，计算机同时能实时显示平均结果的波形，测试时可根据其质量决定是否需要继续测试，其它一些测试的参数也同时进行显示．在数据的提取中采用了规一化系数加权平均算法［２】实时对所采集的数据进行处理．分别介绍如下：
１．Ｉ
ＢＡＥＰ放大器和可变带通滤波器为了降低对测试条件的要求，实现对微伏级信号进
行放大而不至于引人过多噪声，必须专门设计具有高输入阻抗与高共模抑制比的低噪声ＢＡＥＰ放大电路旧Ｊ，系统中的主放大器采用两级隔离，以提高共模抑制比，在第一、二级采用低噪声器件，以降低系统本底噪声，有效地检测出被测信号，放大器结构如图３所示．可变带通滤波器用于对信号进行预滤波，从而避免在采样过程中产生混叠作用．对于ＢＡＥＰ信号，为了不引起过多相移，高通滤波器（ＨＰＦ）斜率小于１２ｄＲ／１０倍频，低通滤波器（ＬＰＦ）斜率小于２４ｄＢ／１０倍频，５０Ｈｚ陷波器尽可能不使用．１．２声刺激器
由刺激短声产生电
路、伪白噪声产生电路、控制电路构成．通过对设定的地址写人控制字可以实现短声极性选择，左右耳选择，刺激声与自噪声强度选择．伪白噪声通过对伪随机序列进行低通滤波后得到，伪随机田３
ＢＡＥＰ放大舞框田
序列产生电路由两片１８位串行移位寄№・３ｎ哪ｄｌ删ｏｆＢＡ耻ｍｐｌｉｎ日
存器（７１；）４００６串联构成，将第１３位输
出和第３１位输出进行异或后反馈至输人端形成一个长度为３２位的移位寄存器，产生的伪随机序列长度为２１４７４８３６４７，当时钟频率为３００ｋＩ－＇Ｉｚ时，序列重复时间约为２
ｈ【…．
１．３微机系统与采样电路微机采用Ｐｃ，通过对地址总线译码产生系统的控制信号，用于
第１期
司俊峰等：听觉诱发电位
。７１‘
对放大器的增益以及滤波器的滤波特性实现控制．Ａ／Ｄ采样芯片采用ＭＡＸｌ９１，在定时器芯片８２５４的控制下当Ｐｃ或外部信号触发后进行帧数据采集．１．４系统性能指标
１，４．１
ＢＡＥＰ放大器与滤波器
５Ｘ１０３—５Ｘｉ０６倍大于４０ＭＯ共模抑制比１－２００Ｈｚ短路噪声
放大倍数输人阻抗频率下限１．４．２数字系统Ａ／Ｄ分辨率
大于１２０扭频率上限２０
Ｈｚ～８ｋＩ－ｋ
小于２ｐＶｐ—Ｐ（１～８ｋ｝王ｚ）
１２Ｂｉｔ
平均次数分析时间
１～８１９２
刺激声强
０～１２０ｄＢ
ｔ－ｌｚ
单帧采样点数２５６～２０４８１．４．３系统显示１３ＡＥＰ参数
５～３０００
Ｉｎｓ
刺激频率０．２～１００
当前次数ＣＮ，最高峰值幅度Ｕｍａｘ，Ｉ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ｖ、Ⅵ、Ⅶ各峰潜伏期值与Ｉ一Ⅲ、Ⅲ一Ⅳ、Ｉ—Ｖ峰间期值．２
ＢＡＥＰ处理算法
２．１规一化系数加权平均用于ＢＡＥＰ提取在ＢＡＥＰ检测中，ＥＥＧ电极在头皮提取的信号由ＥＥＧ和ＢＡＥＰ相叠加形成，由于ＢＡＥＰ与ＥＥＧ基本处于同～频域且ＥＥＧ幅度为ＢＡＥＰ数十倍，难以通过简单的滤波进行提取．普通提取方法是假定ＥＥＧ为平稳随机信号
而ＢＡＥＰ具有稳定的锁时特性，以刺激声触发时刻为基准，对触发后采集到的帧数据进行
１０００至２０００次等权平均叠加得出ＢＡＥＰ波，缺点是平均次数多，时间较长，采集中如遇坏的帧数据将直接影响检测的结果．有些文献中提到参数模型、选择平均、自适应滤波等算法，这些方法往往需要先提取一定参数，难以实时实现，对所测ＢＡＥＰ的幅度也产生一定的影响。同时在信噪比较低时会导致峰问潜伏期（ＩＰＬ）值产生较明显的变化．本研究中采用规一化系数加权平均提取算法Ⅱ．６】．有效地降低了测试的次数，对幅度也无明显影响．
算法假定每次刺激均能诱发出ＢＡＥＰ，由ＢＡＥＰ的产生机理可以认为其具有相对稳定性［…，即对于反复多次的同样刺激所诱发出的ＢＡＥＰ保持有同样的潜伏期和极性，其波形、波幅也基本一致；同时，背景噪声也与刺激无任何相关成分．在ＢＡＥＰ的每帧数据中，ＥＥＧ的幅度为２０－－１００ｂｔＶｐ－ｐ，测试系统的本底噪声幅度为２ＦｔＶｐ－ｐ，ＢＡＥＰ的幅度小于１
ｔｘＶＰ－
ｐ，在检测过程中，数据由于受试者的影响难以长期保持平稳，而信噪比极差的数据会直接影响叠加结果，因而算法对每帧数据在叠加前进行阈值检测，放弃过闭值点超过一定数量的帧数据．在正式叠加前做预叠加，求出３２至６４帧数据的方差并将这３２至６４个方差的均值作
为归一化值．预叠加数据中第ｉ帧数据的方差一：为：
ｄ：＝Ｅ｛［ｚｆ（ｎ）一Ｅ（ｚ；（”））］２｝
（１）
Ｍ帧预叠加数据方差的均值０２删为：
ａ２姗＝击姜毛
（２）
正式进行叠加时，先求出可以进行叠加的第ｋ帧数据的方差畦及该帧数据的加权值
．７２．
南京大学学报（自然科学）
第３９卷
嘞，再将该帧数据进行加权叠加．每帧数据的方差以。为：
ｄ：．＝Ｅ｛［ｚｌ（ｎ）一Ｅ（ｘ＾（”））］２
该帧数据的加权值ｗ＾为
（３）
ｗｋ＝√口２删厅：。
Ｎ帧实测数据叠加结果Ｘａ。（ｎ）为：
．
（４）
Ｎ
．２７ａｖ（ｍ）＝而１∑巩墨（”）
（５）
２．２小波变换用于ＢＡＥＰ去噪小波变换是一种时频分析方法［副，能在多尺度下对信号进行分解与重构，有效的对信号的轮廓和细节进行分析，算法中利用小波变换的时频特性分析并降低了ＢＡＥＰ中干扰脉冲的影响．
对于信号ｓ（ｔ）∈Ｌ２（Ｒ），正交二进小波变换及逆变换定义如下：
ｃ¨＝２－Ｊ。ｌ。ｓ（ｔ）Ｚｖ（２一Ｊｔ—ｋ）ｄｔ＝Ｉ。ｓ（￡）丐Ｉ（￡）ｄ￡
ｓ（ｔ）＝印∑∑ｏ．＾ｑ。＾（￡）＝∑ｓｊ（ｔ）
（６）（７）（８）
Ｊ…ｔ—
竺
Ｊ２一”
其中
＿（ｔ）＝ｃｏ∑ｃ／．ｊ哆．＾（ｔ），Ｊ∈ｚ
表示信号ｓ（￡）在尺度ａ＝２ｊ下的分量，ｃｎ是一个与信号无关的常数．当采用二进抽取时，二进小波变换可表示下述滤波器形式【９Ｊ：
弓（ｋ）＝Ｌ；ｈ（２ｋ—ｎ）≈一１（ｎ）
（９）
４（＾）＝∑ｇ（２ｋ一”）弓一１（ｎ）（１０）
刁一ｌ（＾）＝∑ｈ（ｋ一２口）弓（”）＋∑ｇ（＾一２ｎ）弓（ｎ）
（１１）
其中ｚｏ（”）表示离散信号，而（ｎ）表示信号在尺度４＝∥下的轮廓，ｄｉ（”）表示信号在尺度ａ＝∥下的细节，ｈ（ｎ）和ｇ（ｎ）表示正交离散滤波器的系数．在对ＢＡＥＰ信号进行去噪处理时，我们选择分解长度为１７、重构长度为１３的ＢｉｏｒｉｔｈｇｏｒＭ紧支小波，该小波具有广义线性相位，在信号的处理中可以使相位失真降低到最／ｂｔｌｏ］．
图４为叠加后得到的ＢＡＥＰ信号波形，其中第１ｎｂ内的脉冲产生于耳机的电磁作用。
其幅度因环境而异，该脉冲幅度较大时，对ＢＡＥＰＩ波的相位和参数的读取形成了干扰．根据Ｍａｌｌａｔ算法【１１］，对ＢＡＥＰ信号进行６级分解，信号空间口。表示为：ｗ１∈伊Ｗ２０ｗ３０…ｏ
ｗ６０ｖ６，相应的子带信号为：奸（”），《（ｎ），…《（ｎ），瑶（ｎ）．图６为各尺度下的子带信号，从图中可以清楚的看出干扰脉冲主要出现在子带信号ｓｆ（一），《（ｎ），ｄ（ｎ）中，为了消除该脉冲带来的影响，将予带信号ｓ｛（”），《（”），舅（”）中脉冲出现时刻的系数暨为零，然后对
信号进行萤构．图５是用上述方法消除脉冲干扰后的ＢＡＥＰ波形，与原始信号相比，去噪效果是明显的．
—————————————————————————————————————————————————————————一
第１期
司俊峰等：听觉诱发电位
‘７３‘
ＳＦ／１————～
ｓ５。／＼／—————一ｓ４‘，ｒ—、４，。———一
ｓｓ２一卜———————一３ｄ
ｐ———一——
田４原始ＢＡＥＰ波形
圈５消除干扰脉冲千扰后的
ｓＩ・ｒ＿———一——。
ｌｋ．４
ＴｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＢＡＥＰ
ｗａｖｅｓ
ＢＡＥＰ波形围６
ＢＡＥＰ子带倍号
ｎ昏５
ＢＡＥＰ
ｗａｍ
ｗｉｔｈｏｕｔｎｏｉｓｅ
飑．６躏Ｆ日ｂａｔｌｅｖｅｌｓＩｔ０６
３实验结果和讨论
我们采用样机在一般室内对数十位受试者进行了ＢＡＥＰ检测，声刺激强度设定为７５血，
刺激声为短声，刺激频率为１９地，放大器增益为５０万倍，带宽为５０～３受试者左、右耳的检测结果的波形，表１列出了部分受试者ＢＡＥＰ㈣参数．
０００１－ｌｚ，叠加次数为
５１２次，分别对左、右耳进行检测，均成功地检测到重复性较好的清晰的ＢＡＥＰ波形．图７为某
≥
ｂ影∥少
ｂ膨
℃雪影
彩
√嘭＼，
◇
过
圈７某受试者左耳（左）和右耳（右）ＢＡＥＰ波形
Ｆｉｇ．７
ＢＡＥＰｗａｖｅｓ
ｅｆｌｅｆｔｆａｒ（１ｅｆｔ）ａｎｄｒｉｇｈｔｅ口（ｒＩｇｈｔ）
考察ＢＡＥＰ是否正常通常从波形的振幅（ＡＭＰ）、绝对潜伏期（ＰＬ）、峰间潜伏期（ＩＰＬ）、双耳潜伏期差（ＩＬＤ）和波形的可重复性几个方面进行ｕ…，正常受试者左右耳元显著差翼，但个体ＰＬ和ＩＰＬ的ＩＬＤ超过０．４ｍｓ时则需考虑是否为异常，而ＰＬ与ＩＰＬ超过正常均值３ＳＤ者则为异常，Ｖ／Ｉ幅度比值或Ⅳ～Ｖ复合体／Ｉ幅度比值＜０．５应考虑为异常．若波Ｉ—Ｖ的ＩＬＤ延长或波Ｉ—Ｖ的ＩＰＬ延长均提示耳蜗后病变，需要进一步进行定位检查．另外由于个体之间的差异，在分析测试结果时，应对受试者两耳的参数加以比较．波Ⅵ、Ⅶ的出现不规则，对其参数通常不作要求．表２１７Ｊ列出了一般情况下ＢＡＥＰ波各主要参数的正常值
范围．具体病例及其对御参数的影响请参考相关资料．
诱发电位（ＥＰ）是继脑电图和肌电图之后ｌ艋床电生理的第三大进展，其研究始于五十年代，但真正发展还是从２０世纪７０年代开始的，ＢＡＥＰ由Ｒｏｂｉｎｓｏｎ等人于１９７５年首次报道．这其中主要的原因是由于电子技术的限制，本研究综合了前人的研究成果，提出和比较了一些具有应用价值的分析和检测方法，实验表明该检测系统具有较好的ＢＡＥＰ检出率．随着电子技术和信号处理技术的飞速发展，检测ＢＡＥＰ的技术会不断改进，从而在临床上得到普遍应用．
．７４．
南京大学学报（自然科学）
第３９
袭１部分受试者的ＢＡＥＰ实测值
者１（左）ｌ（右）２（左）２（右）３（左）３（右）４（左）４（右）５（左）５（右）６（左）６（右）７（左）７（右）８（左）８（右）９（左）９（右）ｌｏ（左）ｌｏ（右）ｌｌ（左）ｌｉ（右）１２（左）１２（右）
Ｉ
１．６４
Ⅱ
３．９２３．８８３．５６３．４８３．８４
ｍ
５．４４５．８４５．４８
ｉ一Ⅲ
２．２８２，２８
Ⅲ一Ｖ
１．５２
ｉ—Ｖ
３．８４２４３．８８３．６８４３６４．２４．３４．２６４．ｏ４．１２３．９６
１．印
１．６０１．６４１．４１．５６ｌ４６１
５４
１．９６
１．９２１．８４
１．９６
１．８４２．４４２．０８２．２６２．３４１．８４２０４２．３２２．３６２０６２．１２１．８８１．９２２．４２２．３０２．２４２．１２２．４４２．３２
５．３２
５．７６５．７６５．７６
１．９２
２．１２２．０４
３．“
３．７２３．８８３．５６
５．８０
５．７２５．７２５，４０
１．９２２．１６
２０８１．６４
１．７２ｌ６０１４４１．４８１．７４１．８４１．６８１．７９１５０１６２１．５２１．５２１．４４１．３６１．５６１．４４
３．“
３．７６３．８４３．８０３．９６３．５６３．６８３．９２３．９２３．７５３．６４３．８８
５．５２５．８４
５．８４
１．６８
２．０４１．８８
４．０４
４．１４．ｏ３．６４３：７２３
５．３２
５．４８５．４４５．６４５．５６
１．７６
１．８１．５２１．７２１．８０１．７２１．４４１．６１．６８１．８４
９４
４．０２４．０４３．８４
５．３６５．３２５．２８５．７６
５．８８
３．８８３．９２
４．２４．４４
３．６８
４．０８４．０４
２．５２
２．６
第１期司俊峰等：听觉诱发电位
・７５‘
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听觉诱发电位检测及分析
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
司峻峰， 宁新宝， 薛方
司峻峰,宁新宝(南京大学电子科学与工程系,近代声学国家重点实验室,江苏,南京,210093)， 薛方(合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230009)南京大学学报(自然科学版)
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本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_njdxxb200301009.aspx