EEG + fNIRS 多模態(tài)技術(shù)助力雙相情感障礙精準(zhǔn)識別率再升級
EEG + fNIRS 多模態(tài)技術(shù)助力雙相情感障礙精準(zhǔn)識別率再升級
研究背景
雙相情感障礙（BD）是一種復(fù)雜的情緒障礙，以反復(fù)發(fā)作的抑郁和躁狂/輕躁狂發(fā)作為特征，伴有顯著的認(rèn)知功能障礙和情緒調(diào)節(jié)障礙。由于癥狀重疊、特殊癥狀（如精神病特征）的可變發(fā)作時間以及對主觀評估的依賴，準(zhǔn)確和及時的診斷，尤其是亞型之間的鑒別仍然是一個挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)神經(jīng)影像技術(shù)（fMRI、DTI）雖能揭示 BD 患者額葉 - 邊緣系統(tǒng)連接異常，但存在高成本、低時間分辨率、非便攜的缺陷，難以用于常規(guī)臨床。來自格勒諾布爾阿爾卑斯大學(xué)的Inès Tahir及其合作者探索使用多模態(tài)EEG-fNIRS 系統(tǒng)作為雙相情感障礙（BD）臨床診斷工具的可行性，通過情緒視覺任務(wù)評估健康對照者與BD 患者（含BP I 亞型、BP II 亞型）的皮層活動，結(jié)果顯示，單獨全頭 EEG可實現(xiàn) BP 與 HC 的 80% 準(zhǔn)確率分類，而整合 EEG 與 fNIRS能顯著降低誤分類率（如 BP II 與 HC 從 80% 提升至 84%，誤分類率從 27% 降至 19%）；僅聚焦額葉區(qū)域時，雖單獨 EEG 分類性能下降（如 BP II 與 HC 僅 68%），但 fNIRS 仍能補充神經(jīng)血管信息，將準(zhǔn)確率提升至 82%（誤分類率 39%→14%），最終證實該多模態(tài)系統(tǒng)在 BD 診斷及BP I/BP II 亞型區(qū)分中的互補優(yōu)勢，支持簡化便攜系統(tǒng)的臨床開發(fā)。該研究報告發(fā)表在《Research Square》，題為“Multimodal EEG-fNIRS Classification as a Clinical Tool for Bipolar Disorder Diagnosis”。
文章信息
研究目的
本研究探討了使用結(jié)合腦電圖（EEG）和功能性近紅外光譜（fNIRS）的多模態(tài)方法來識別BD情緒失調(diào)的模式，旨在增強其診斷和亞型鑒別。
研究方法
被試
研究隊列包括25名健康對照組（HC）和46名BD患者（BP），包括21名I型患者（BP I）和25名II型患者（BP II）。
研究方法
本研究使用干擾簡單認(rèn)知任務(wù)的情緒圖像，實驗設(shè)計如圖1所示。參與者完成了一段休息期（閉眼），隨后是16幅中性圖像的訓(xùn)練塊。接下來，他們執(zhí)行了一項任務(wù)，包括六個具有不同情感效價的圖像塊：兩個帶有中性圖像的塊，兩個帶有負(fù)面圖像的塊，兩個帶有正面圖像的塊。每個區(qū)塊包括20個試驗，區(qū)塊之間有50秒的休息期，隨機試驗間間隔（ITI）為9至11秒。在每個塊中，給定的圖像出現(xiàn)兩次—被綠色或紅色的框架包圍。每個參與者的圖像呈現(xiàn)順序是隨機的。在每次試驗中，參與者都被指示通過按下相應(yīng)的鍵盤鍵來“盡可能快速和準(zhǔn)確地”對圖像周圍框架的顏色做出反應(yīng)，同時忽略圖像的情感內(nèi)容。記錄刺激呈現(xiàn)的時間和反應(yīng)以進行分析。圖2所示的雙峰系統(tǒng)在經(jīng)由公共觸發(fā)器同步的兩個系統(tǒng)上并行記錄EEG數(shù)據(jù)和fNIRS數(shù)據(jù)。
主要結(jié)果
使用全頭蒙太奇進行分組分類
單獨使用全頭EEG設(shè)置，BP和HC以80%的準(zhǔn)確率有效地區(qū)分（圖3，頂行-左列）。在僅使用EEG獲得高分類率的分析中，fNIRS的結(jié)合對分類準(zhǔn)確性的影響有限。例如，在BP I與HC分類（圖3，頂行-右列）中，單獨的EEG實現(xiàn)了89%的準(zhǔn)確率，正確識別了89%的HC和95%的BP I。添加fNIRS將準(zhǔn)確度略微提高到92%，將HC錯誤分類從11%降低到7%。類似地，對于BP I與BP II（圖3，底行-右列），單獨的EEG實現(xiàn)了83%的準(zhǔn)確率，正確識別了84%的BP I和82%的BP II。 fNIRS的集成將準(zhǔn)確率略微提高到84%，將BP II的錯誤分類率從18%降低到16%。
使用額葉區(qū)域的分組分類
區(qū)分BP和HC的結(jié)果（圖4，頂行-左列）表明，結(jié)合fNIRS有助于克服EEG的局限性，顯著降低了BP的錯誤分類率（從26%-19%）。如全頭EEG所觀察到的，當(dāng)僅使用限于額葉區(qū)域的EEG數(shù)據(jù)進行分類時，實現(xiàn)了具有低錯誤分類率的高準(zhǔn)確性，并且添加fNIRS不會導(dǎo)致顯著的改善。這對于BP I與HC分類是明顯的（圖4，頂行-右列），其中單獨EEG實現(xiàn)了86%的準(zhǔn)確率。
然而，當(dāng)EEG表現(xiàn)出較高的錯誤分類率時，整合fNIRS減少了錯誤并提高了準(zhǔn)確性。例如，在BP II與HC分類中（圖4，底行-左列），單獨EEG實現(xiàn)了68%的準(zhǔn)確率，BP II的錯誤分類率很高（39%）。添加fNIRS將準(zhǔn)確率提高到82%，顯著將BP II錯誤分類降低到14%。類似地，在BP I與BP II分類中（圖4，底行-右列），單獨EEG實現(xiàn)了70%的準(zhǔn)確率，BP II錯誤分類率達(dá)35%。集成fNIRS將準(zhǔn)確率提高到77%，將BP II錯誤分類降低到25%。
圖4. 使用額葉區(qū)域的分類精度
總結(jié)和展望
本研究圍繞雙相情感障礙（BD）診斷展開，證實皮質(zhì)超腦區(qū)域活動測量可提供強效診斷依據(jù)，EEG 與 fNIRS 多模態(tài)融合能顯著提升分類準(zhǔn)確性（尤其助力 BD II 與健康對照鑒別，彌補 EEG 空間覆蓋缺陷），還驗證了聚焦額葉的簡化便攜式系統(tǒng)可行性，為低成本診斷工具奠定基礎(chǔ)；未來可從深化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、推進多中心臨床驗證與基層應(yīng)用、拓展共病鑒別及特殊人群研究、構(gòu)建 “技術(shù) - 標(biāo)準(zhǔn) - 產(chǎn)品” 產(chǎn)業(yè)化鏈條等方向發(fā)力，進一步釋放該技術(shù)在 BD 精準(zhǔn)診斷與慢病管理中的價值。
原文鏈接
Tahir I, Planat-Chrétien A, Bertrand A, et al. Multimodal EEG-fNIRS Classification as a Clinical Tool for Bipolar Disorder Diagnosis[M]. Research Square, 2025.
DOI：10.21203/rs.3.rs-6768170/v1
研究團隊介紹
本文的作者包括Inès Tahir、Anne Planat-Chrétien、Antoine Bertrand、Muli Linder、Clément Dondé、Ronen Sosnik和Mircea Polosan。其中，Inès Tahir與Anne Planat-Chrétien隸屬于CEA-Leti Minatec及格勒諾布爾阿爾卑斯大學(xué)（University of Grenoble Alpes），Antoine Bertrand、Muli Linder、Clément Dondé、Ronen Sosnik和Mircea Polosan則來自格勒諾布爾大學(xué)醫(yī)院（University Hospital of Grenoble），各作者依托所屬機構(gòu)共同開展了這項關(guān)于多模態(tài)EEG-fNIRS系統(tǒng)用于雙相情感障礙診斷的研究。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國內(nèi)外多所大學(xué)、研究機構(gòu)、企業(yè)長期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進的技術(shù)和服務(wù)帶給各個領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗。
相關(guān)產(chǎn)品
研究背景
雙相情感障礙（BD）是一種復(fù)雜的情緒障礙，以反復(fù)發(fā)作的抑郁和躁狂/輕躁狂發(fā)作為特征，伴有顯著的認(rèn)知功能障礙和情緒調(diào)節(jié)障礙。由于癥狀重疊、特殊癥狀（如精神病特征）的可變發(fā)作時間以及對主觀評估的依賴，準(zhǔn)確和及時的診斷，尤其是亞型之間的鑒別仍然是一個挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)神經(jīng)影像技術(shù)（fMRI、DTI）雖能揭示 BD 患者額葉 - 邊緣系統(tǒng)連接異常，但存在高成本、低時間分辨率、非便攜的缺陷，難以用于常規(guī)臨床。來自格勒諾布爾阿爾卑斯大學(xué)的Inès Tahir及其合作者探索使用多模態(tài)EEG-fNIRS 系統(tǒng)作為雙相情感障礙（BD）臨床診斷工具的可行性，通過情緒視覺任務(wù)評估健康對照者與BD 患者（含BP I 亞型、BP II 亞型）的皮層活動，結(jié)果顯示，單獨全頭 EEG可實現(xiàn) BP 與 HC 的 80% 準(zhǔn)確率分類，而整合 EEG 與 fNIRS能顯著降低誤分類率（如 BP II 與 HC 從 80% 提升至 84%，誤分類率從 27% 降至 19%）；僅聚焦額葉區(qū)域時，雖單獨 EEG 分類性能下降（如 BP II 與 HC 僅 68%），但 fNIRS 仍能補充神經(jīng)血管信息，將準(zhǔn)確率提升至 82%（誤分類率 39%→14%），最終證實該多模態(tài)系統(tǒng)在 BD 診斷及BP I/BP II 亞型區(qū)分中的互補優(yōu)勢，支持簡化便攜系統(tǒng)的臨床開發(fā)。該研究報告發(fā)表在《Research Square》，題為“Multimodal EEG-fNIRS Classification as a Clinical Tool for Bipolar Disorder Diagnosis”。
文章信息
研究目的
本研究探討了使用結(jié)合腦電圖（EEG）和功能性近紅外光譜（fNIRS）的多模態(tài)方法來識別BD情緒失調(diào)的模式，旨在增強其診斷和亞型鑒別。
研究方法
被試
研究隊列包括25名健康對照組（HC）和46名BD患者（BP），包括21名I型患者（BP I）和25名II型患者（BP II）。
研究方法
本研究使用干擾簡單認(rèn)知任務(wù)的情緒圖像，實驗設(shè)計如圖1所示。參與者完成了一段休息期（閉眼），隨后是16幅中性圖像的訓(xùn)練塊。接下來，他們執(zhí)行了一項任務(wù)，包括六個具有不同情感效價的圖像塊：兩個帶有中性圖像的塊，兩個帶有負(fù)面圖像的塊，兩個帶有正面圖像的塊。每個區(qū)塊包括20個試驗，區(qū)塊之間有50秒的休息期，隨機試驗間間隔（ITI）為9至11秒。在每個塊中，給定的圖像出現(xiàn)兩次—被綠色或紅色的框架包圍。每個參與者的圖像呈現(xiàn)順序是隨機的。在每次試驗中，參與者都被指示通過按下相應(yīng)的鍵盤鍵來“盡可能快速和準(zhǔn)確地”對圖像周圍框架的顏色做出反應(yīng)，同時忽略圖像的情感內(nèi)容。記錄刺激呈現(xiàn)的時間和反應(yīng)以進行分析。圖2所示的雙峰系統(tǒng)在經(jīng)由公共觸發(fā)器同步的兩個系統(tǒng)上并行記錄EEG數(shù)據(jù)和fNIRS數(shù)據(jù)。
圖 1. 實驗設(shè)計。參與者被指示通過按下相應(yīng)的鍵盤鍵，“盡可能快速和準(zhǔn)確地”對圖像周圍框架的顏色做出反應(yīng)，同時忽略圖像的情感內(nèi)容。黃色箭頭-信息提示：“實驗開始”。綠色箭頭信息提示：“實驗繼續(xù)”。藍(lán)色箭頭-消息提示：“實驗結(jié)束”。六個實驗區(qū)塊（兩個中性區(qū)、兩個陰性區(qū)和兩個陽性區(qū)）的順序以及每個區(qū)塊內(nèi)圖片的選擇是隨機的
圖2. 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，左圖：該系統(tǒng)包括符合國際10-20系統(tǒng)的64通道全頭腦電圖帽和具有四個源和四個檢測器的正面fNIRS傳感器，總共6個fNIRS通道（ch1至ch6）。右圖：電極和光電極的放置
主要結(jié)果
使用全頭蒙太奇進行分組分類
單獨使用全頭EEG設(shè)置，BP和HC以80%的準(zhǔn)確率有效地區(qū)分（圖3，頂行-左列）。在僅使用EEG獲得高分類率的分析中，fNIRS的結(jié)合對分類準(zhǔn)確性的影響有限。例如，在BP I與HC分類（圖3，頂行-右列）中，單獨的EEG實現(xiàn)了89%的準(zhǔn)確率，正確識別了89%的HC和95%的BP I。添加fNIRS將準(zhǔn)確度略微提高到92%，將HC錯誤分類從11%降低到7%。類似地，對于BP I與BP II（圖3，底行-右列），單獨的EEG實現(xiàn)了83%的準(zhǔn)確率，正確識別了84%的BP I和82%的BP II。 fNIRS的集成將準(zhǔn)確率略微提高到84%，將BP II的錯誤分類率從18%降低到16%。
圖3. 使用全頭腦電圖蒙太奇的分類準(zhǔn)確性
使用額葉區(qū)域的分組分類
區(qū)分BP和HC的結(jié)果（圖4，頂行-左列）表明，結(jié)合fNIRS有助于克服EEG的局限性，顯著降低了BP的錯誤分類率（從26%-19%）。如全頭EEG所觀察到的，當(dāng)僅使用限于額葉區(qū)域的EEG數(shù)據(jù)進行分類時，實現(xiàn)了具有低錯誤分類率的高準(zhǔn)確性，并且添加fNIRS不會導(dǎo)致顯著的改善。這對于BP I與HC分類是明顯的（圖4，頂行-右列），其中單獨EEG實現(xiàn)了86%的準(zhǔn)確率。
然而，當(dāng)EEG表現(xiàn)出較高的錯誤分類率時，整合fNIRS減少了錯誤并提高了準(zhǔn)確性。例如，在BP II與HC分類中（圖4，底行-左列），單獨EEG實現(xiàn)了68%的準(zhǔn)確率，BP II的錯誤分類率很高（39%）。添加fNIRS將準(zhǔn)確率提高到82%，顯著將BP II錯誤分類降低到14%。類似地，在BP I與BP II分類中（圖4，底行-右列），單獨EEG實現(xiàn)了70%的準(zhǔn)確率，BP II錯誤分類率達(dá)35%。集成fNIRS將準(zhǔn)確率提高到77%，將BP II錯誤分類降低到25%。
圖4. 使用額葉區(qū)域的分類精度
總結(jié)和展望
本研究圍繞雙相情感障礙（BD）診斷展開，證實皮質(zhì)超腦區(qū)域活動測量可提供強效診斷依據(jù)，EEG 與 fNIRS 多模態(tài)融合能顯著提升分類準(zhǔn)確性（尤其助力 BD II 與健康對照鑒別，彌補 EEG 空間覆蓋缺陷），還驗證了聚焦額葉的簡化便攜式系統(tǒng)可行性，為低成本診斷工具奠定基礎(chǔ)；未來可從深化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、推進多中心臨床驗證與基層應(yīng)用、拓展共病鑒別及特殊人群研究、構(gòu)建 “技術(shù) - 標(biāo)準(zhǔn) - 產(chǎn)品” 產(chǎn)業(yè)化鏈條等方向發(fā)力，進一步釋放該技術(shù)在 BD 精準(zhǔn)診斷與慢病管理中的價值。
原文鏈接
Tahir I, Planat-Chrétien A, Bertrand A, et al. Multimodal EEG-fNIRS Classification as a Clinical Tool for Bipolar Disorder Diagnosis[M]. Research Square, 2025.
DOI：10.21203/rs.3.rs-6768170/v1
研究團隊介紹
本文的作者包括Inès Tahir、Anne Planat-Chrétien、Antoine Bertrand、Muli Linder、Clément Dondé、Ronen Sosnik和Mircea Polosan。其中，Inès Tahir與Anne Planat-Chrétien隸屬于CEA-Leti Minatec及格勒諾布爾阿爾卑斯大學(xué)（University of Grenoble Alpes），Antoine Bertrand、Muli Linder、Clément Dondé、Ronen Sosnik和Mircea Polosan則來自格勒諾布爾大學(xué)醫(yī)院（University Hospital of Grenoble），各作者依托所屬機構(gòu)共同開展了這項關(guān)于多模態(tài)EEG-fNIRS系統(tǒng)用于雙相情感障礙診斷的研究。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國內(nèi)外多所大學(xué)、研究機構(gòu)、企業(yè)長期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進的技術(shù)和服務(wù)帶給各個領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗。
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