Nature科学报告：这项研究，有助于截肢患者可以恢复痛觉感知

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导读

慕尼黑工业大学(TechnicalUniversity of Munich)、新加坡国立大学(National University of Singapore)等多个研究机构的科研人员使用脑电图(EEG)记录，通过经皮神经刺激(TENS)对截肢者的幻肢进行无害(innocuous)，中等强度(moderately more intense)和有害刺激(noxious stimulation)时，确定并验证了大脑活动的时空特征。

基于时空脑电图特征，研究人员开发了一种检测大脑疼痛感知和反应的系统，该系统成功地对三种不同的刺激条件进行了分类，测试准确度为94.66％，并研究了大脑皮层活动对感觉刺激的响应。研究结果表明，有害刺激会在运动后450毫秒至750毫秒之间激活运动前皮层，并在中央皮层(Cz电极)中显示出最高的激活，而中等强度刺激的最高激活在顶叶中被发现(P2，P4和P6电极)。

研究人员对皮质来源进行了定位，并观察到了与有害刺激条件相对应的前扣带回皮质(ACC)的早期强烈激活。此外，在有害的感觉过程中观察到后扣带回皮质(PCC)的激活。

痛觉通常被称为疼痛感。覆盖在皮肤和器官上的被称为伤害感受器的特殊受体会对有害的化学、机械和热刺激作出反应。有些微小的疼痛感受器对各种伤害性刺激都有反应，而另一些则只对特定的疼痛有反应，比如灼痛或刺痛手指。突然的疼痛刺激A型纤维，向脊髓发送电信号。疼痛信号然后激活丘脑，丘脑将信号传递到大脑的不同区域。随后，该信号激活负责身体感觉的体感皮层;然后，这些信号被传递到额叶皮层，在那里进行高层次的认知处理，最后到达与情绪有关的边缘系统。这个疼痛处理网络，以及脊髓中的疼痛反射通路，被认为对保护身体免受刺激损伤至关重要。因此，对大脑网络的深入了解促使人们开始研究身体内部导致疼痛感觉的过程，以及理解大脑中的疼痛感知机制。

上肢截肢者想要恢复感官知觉需要花费非常大的努力，包括从轻触到有害的刺激物的整个过程。这些对于身体保护以及恢复感知是必不可少的。在设计合适的传感器和恢复触觉感知方面已经取得了很大的进步，但是疼痛感知动态及其使用有效生物标记物的解码仍然没有被完全理解。

研究人员在Nature期刊的《Scientific Reports》上发表了一篇报告，在该项报告里，研究人员基于时空脑电图特征，开发了一种检测大脑疼痛感知和反应的系统，该系统成功地对三种不同的刺激条件进行了分类，测试准确度为94.66％，并研究了大脑皮层活动对感觉刺激的响应。下图为能够恢复触觉和疼痛感的假肢手臂的系统实施概况。

能够恢复触觉和疼痛感的假肢手臂的系统实施概况

上图中上肢截肢者佩戴的假体配备了能够测量压力和物体曲率的电子真皮传感器。根据指尖检测到的压力，从无害到有害的触觉会通过残肢上的TENS传递到用户的幻手。对大脑的反应进行分析和解码，以了解包括疼痛在内的触觉感知，并识别激活的大脑区域。神经活动可以用来设计假体来模仿人类的自然疼痛消退行为。

研究人员设计了三种不同的刺激

研究人员设计了三种不同的刺激：NOX, MOD和INNO刺激。这三种不同的刺激产生的EEG地形图如下：

NOX, MOD和INNO刺激的脑电图地形图

其中(A-C)分别为三种刺激:INNO、MOD和NOX刺激的脑电图振幅响应的头皮地图，分别使用每种情况所有试验的平均值。在刺激后的第一个第二时间窗口(每项试验的平均值)上绘制了所有地形图。利用MNE软件中的get_peak算法，计算并检测对有害刺激的最大脑电响应(local maxima)的幅值，以及检测到的峰值幅值的位置(EEG通道)和延迟。使用get_peak算法确定和发现的NOX刺激的时程将用于其他两个条件的分析和基准测试。在所有情况下都发现了顶叶的早期激活，接着是在NOX刺激时中央皮层的强烈激活，在MOD刺激时顶叶区域的强烈持续激活，而在INNO刺激时几乎没有活动。在这三种情况下，在分析半秒前刺激阶段时，没有发现不同大脑区域的激活，这表明实验对象没有预期到所应用的刺激。

下面是实验过程中，三种不同刺激：INNO、MOD和NOX刺激在四个不同电极上的脑电图活动：

顶叶和中央皮层电极的脑电图活动

上图中(A-C)分别代表INNO、MOD和NOX刺激前阶段Cz、P2、P4和P6的脑电图活动。(D-F)表示四个不同电极的脑电图活动;在INNO、MOD和NOX刺激时，顶叶的Cz(中皮层)和P2、P4和P6电极。当比较(D)和(E)时，可以看到顶叶增强(红色)和中央凹陷(蓝色)。当比较(D-F)时，可以看到中心增强(红色)。

上图为10-20脑电图记录系统，其中Cz、P2、P4、P6电极在10-20系统中的位置用蓝色突出。

分类结果

研究人员比较了三种刺激的分类结果，如下图：

三种刺激条件的分类结果

上图为三种刺激条件的分类结果。

其中(A)刺激后50 - 1000 ms之间不同时间窗口内的验证精度，如箱线图所示，表明在650-750 ms的时间窗口中获得了最高的验证精度。绿色三角形表示每个时间窗口的平均精度值，而黑色线条表示同一时间窗口的中值。图(B)进行PCA后的二维特征空间，三种情况明显分离。PC1和PC2代表执行PCA后的前两个成分。图(C)由于在650-750 ms之间获得了最高的精度(如A所示)，因此在对测试阶段中的三种刺激条件进行分类时，会在该时间窗口中计算混淆矩阵。

为确定系统的实用性，研究者使用五个不同的分类器(KNN: k -最近邻，QLDA:二次判别分析，NB:朴素贝叶斯，SVM:支持向量机，LDA:线性判别分析)对三种不同刺激条件下进行了分类测试。

上图中为五个不同的分类器在每个时间窗中对三种刺激条件进行分类的验证结果，以及使用特征序列算法选择电极。(A)使用五种不同的分类器，并以极坐标图表示，在刺激后50 - 1000 ms之间的不同时间窗验证准确性。极坐标图显示了五个模型在每个时间窗口中所达到的精度范围(平均标准偏差)。在时间窗口[650-750]中获得了最高的准确性，并在图中以红色突出显示。(B)用于脑电图数据记录的10/20系统。特征选择算法选择了五个不同的特征(Cz, C4, C6, CP6和FT8电极)来对三种不同的条件进行分类。根据10/20系统，它们在大脑中的位置在(B)中突出显示。

研究人员对前200毫秒有害诱发活动的源一级脑电图分析。利用动态统计参数图(dSPM)计算重构源。所使用的标度表示脑电图在紫外下的振幅活动。在刺激54 ms后，中心顶叶的EEG活性较高，如下图A。在92 ms后中央皮质的高EEG活性，如下图B;120 ms后PCC的激活，如下图C;164 ms后ACC和顶叶的激活,如下图D所示。

下图中在三种不同的刺激条件下，所有64个电极的脑电图活性与全局场功率(GPF)相结合。与其他两种情况相比，NOX刺激显示了更高的GFP，并且在体感电极（CZ，C4和C6）中具有高活性。MOD显示出比INNO更高的GFP，并且在顶叶电极(P2、P4、P6) 中具有更高的活性。在INNO刺激期间显示出低GFP。电极采用彩色编码，如图中10/20系统所示(左上)。

研究人员表示，虽然这是一个单一的案例研究，但这项工作提出了一种新的方法，并首次尝试分析和分类神经活动时，恢复被截肢者的感觉知觉，这可能为设计一个实时疼痛反应系统的上肢假肢开辟了道路。

论文信息

Decoding of Pain Perception using EEG Signals for a Real-Time Reflex System in Prostheses