腦電生物反饋療法在自閉癥治療干預(yù)方面的應(yīng)用有哪些呢？

腦電生物反饋療法是在生物反饋和腦科學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種治療方法。與一般的生物反饋療法不同，腦電生物反饋療法最終改善的不是血管或內(nèi)臟的功能，而是大腦活動本身。腦電生物反饋療法能調(diào)整大腦自身的功能，安全性更高，治療效果更顯著。腦電生物反饋治療技術(shù)于20世紀(jì)很多臨床專業(yè)人員都在普遍使用此技術(shù)治療多動癥、抽動癥等兒童發(fā)育行為疾病，并取得了較好的治療效果。

腦電圖（EEG）是一種無創(chuàng)的腦電記錄技術(shù)，通過在頭皮上放置電極來測量大腦的電活動。由于其具有無創(chuàng)性、便攜性以及可操作性，腦電圖已成為臨床診斷、實驗室研究和許多其他應(yīng)用中優(yōu)選的大腦記錄方法，也是分析和評估腦疾病患者情況的有力工具。自發(fā)腦電也稱“靜息態(tài)腦電”，可以有效地評估大腦正在進(jìn)行的神經(jīng)活動，也可以檢測神經(jīng)振蕩模式。可將腦電圖信號劃分為5個頻段，包括：δ（0-4 Hz）、θ（4-8Hz）、α（8-12Hz）、β（12-30Hz）和γ（30Hz以上）頻段。研究顯示，相較于正常兒童，自閉癥兒童的腦電功率存在異常，普遍出現(xiàn)低頻（8、0）和高頻（β、γ）活動增加，中間頻段（α）活動減少。其中，中間頻段功率降低可以作為皮質(zhì)抑制的參考指標(biāo)，這對大腦區(qū)域內(nèi)部以及區(qū)域間的連接起著重要作用，其差異也可以用來區(qū)分正常兒童和自閉癥兒童。

對腦電圖信號的分析除了功率譜等線性分析方法外，還有一些非線性分析方法。例如，衡量大腦復(fù)雜度采用熵分析，而信息熵作為一種衡量標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)復(fù)雜度的物理量適用于腦電圖這類高維信號。在過去的幾十年中，基于熵的非線性方法已廣泛應(yīng)用于自閉癥兒童研究中，Catarino等和Bosl等采用熵方法分析腦電圖復(fù)雜度。Catarino等在研究中發(fā)現(xiàn)，自閉癥兒童組的熵值顯著低于正常組的熵值，具有顯著差異的腦區(qū)主要分布在顳葉和頂葉。

Sohn等通過計算注意力缺陷與多動障礙兒童的近似熵發(fā)現(xiàn)，他們在額葉腦區(qū)與正常兒童具有顯著性差異。由于不同腦區(qū)控制大腦的不同功能，因此，正常兒童和自閉癥兒童的腦電圖信號在不同腦區(qū)計算出的熵值能夠體現(xiàn)出兩者大腦發(fā)育的差異性。

自閉癥是一種復(fù)雜的腦疾病，Eldridge等對年齡范圍為6-10歲的自閉癥兒童和正常兒童進(jìn)行分類，提取方差、功率譜等有差異的特征，采用邏輯回歸和貝葉斯分類器進(jìn)行分類，分類準(zhǔn)確率達(dá)到79%。Bosl等以多尺度熵為特征向量，采用支持向量計算法，對正常兒童組和高危自閉癥兒童組進(jìn)行分類，分類準(zhǔn)確率在80%左右。這些研究表明，一類特征可能很難對二者進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，因此，可以創(chuàng)新性地從多特征融合的角度分析自閉癥兒童腦電圖信號，利用支持向量機(jī)（SVM）對正常兒童和自閉癥兒童進(jìn)行分類，根據(jù)最大相關(guān)最小冗余算法（mRMR）篩選出特征子集，進(jìn)而構(gòu)造有效的分類模型，提高分類精度，為臨床評估和診斷提供可靠依據(jù)。

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