引用本文： 雷向宇, 鄧馨, 王薇薇, 吳遜. 不同濾波參數設定對腦電圖波形及功率譜的影響. 癲癇雜志, 2022, 8(2): 99-107. doi: 10.7507/2096-0247.202111013 復制
腦電圖在癲癇的診療中有著不可取代的作用[1]；此外，腦卒中、腦腫瘤、重癥監護室昏迷患者的腦電監測、麻醉分期以及腦死亡等均可用到腦電圖技術[2-6]。腦電圖記錄時需調整多項參數指標，包括濾波、敏感度、走紙速度等，其中濾波（Filter）對于腦電圖結果有明顯影響。濾波是指將信號中特定頻段波濾除的操作，是抑制和防止干擾的重要措施。需要設定帶通濾波以排除偽差和非大腦信號，并得到我們所需的信息。為要求盡量保留所記錄的真實信息，國際普遍接受的濾波標準為，對所要觀察頻率范圍內的腦波，至少應能顯示其實際電壓的70%以上[7]。臨床腦電圖的記錄操作過程中對濾波設定在國內外均有相應要求或建議[7, 8]，即帶通濾波設定為0.5～70 Hz。然而在臨床工作中我們常見到腦電圖濾波參數設定不合規范。且多年來針對腦電圖濾波的研究甚少，主要集中于針對濾除某些偽跡的新型算法[9]或針對發現某一特定頻段腦電波的方法[10]等方面；并無針對濾波對臨床腦電圖所產生的具體影響的研究。因此，本研究旨在通過宏觀波形分析及功率譜分析的方法，明確濾波參數對于腦電圖所產生的具體影響，對臨床腦電圖操作提供參考。
1 資料與方法
1.1 研究對象及選取標準
1.1.1 資料來源
北京大學第一醫院癲癇門診2019年6月—12月非選擇性在外院做過腦電圖的癲癇患者220例分析過去腦電圖的帶通。該研究獲得北京大學第一醫院醫學倫理委員會審核批準及患者知情同意。
1.1.2 研究對象
① 病例組（腦電異常組）：選取2019年8月—2019年12月于北京大學第一醫院腦電圖室所記錄的異常腦電圖；② 對照組（腦電正常組）：選取同期于北京大學第一醫院神經內科所記錄的正常腦電圖。
1.1.3 入排標準
本研究集中于腦電圖波形變化。
1.1.3.1 病例組：22例
① 年齡15～40歲；② 通過詳盡病史、癥狀、體征的采集及腦電圖檢測，依照國際抗癲癇聯盟（ILAE）2014癲癇診斷標準，由北京大學第一醫院神經內科癲癇專業醫師確診為癲癇；③ 所選取的異常腦電圖包含較多癲癇樣波，且基線平穩至少3 min。
1.1.3.2 對照組：30例
① 年齡與病例組匹配的健康人群；② 既往體健，無任何神經系統癥狀、體征，無癲癇家族史；③ 所選取腦電圖無任何異常波形，并包含基線平穩成分至少3 min。
1.2 臨床資料
兩組共52例，記錄到符合標準的正常腦電圖30份、異常腦電圖22份。30名正常腦電者中，男16名、女14名，平均年齡（22.0±6.99）歲；22例異常腦電者中，男8例、女14例，平均年齡（24.36±9.00）歲。采用雙樣本t與χ2檢驗比較病例對照組的人口統計學信息，結果顯示年齡（P=0.512）、性別（P=0.225）均匹配，無需作為協變量。
1.3 研究方法
1.3.1 腦電圖的采集
所有腦電均在北京大學第一醫院神經內科腦電圖室于隔絕噪音且光線昏暗的條件下采集，隔離手機、電腦、充電器等電子設備。所有被試者在記錄腦電時處于清醒、安靜、閉目且放松狀態。依據IFCN標準腦電電極指南推薦[11]，以國際10-20標準用軟尺測量放置點后放置電極，記錄18個電極信號（Fp1、Fp2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T3、T4、T5、T6及雙側蝶骨電極）。采樣頻率為500 Hz，開啟陷波濾波50 Hz，高頻濾波70 Hz，低頻濾波0.5 Hz。設定導聯為平均參考導聯。連續記錄20 min以上。
1.3.2 腦電圖數據預處理
所有選取的腦電圖以ASCII/EDF格式導出，并以MATLAB 2014a軟件環境內的EEGLAB v14.1.2工具包打開進行去除偽差等預處理過程。具體步驟如下：① 視檢EEG，選取基線平穩無偽跡者；② 確定電極位置；③ 設定參考電極為平均參考；④ 視檢EEG波形，刪除明顯為偽跡的連續成分；⑤ 對每個片段EEG進行獨立成分分析，觀察獨立成分活躍區域及其時域特征判斷是否為偽跡信號并剔除；⑥ 對剔除偽跡信號的EEG片段應用有限脈沖響應（Finite impulse response, FIR）濾波器進行帶通濾波，依據國內應用的各種帶通，分為0.3～70 Hz、0.5～70 Hz、1.6～70 Hz及3～70 Hz以評估低頻濾波影響；分為0.5～10 Hz、0.5～30 Hz、0.5～50 Hz及0.5～70 Hz以評估高頻濾波影響。
1.3.3 腦電后處理分析
1.3.3.1 宏觀視檢分析
對預處理后的腦電圖用EEGLAB v14.1.2工具包中的可視化窗口滾軸顯示并進行視檢分析，觀察不同濾波設定條件下腦電正常組、異常組波形宏觀變化。
1.3.3.2 腦電功率譜分析
對預處理后的腦電圖利用EEGLAB v14.1.2工具包中的Darbeliai v2019.2.1.1插件，依據吳遜等的新腦電頻段分段法[12,13]進行分段（即：δ=0.3～3.9 Hz，θ=4～7.9 Hz，α1=8～8.9 Hz，α2=9～10.9 Hz，α3=11～12.9 Hz，β=13～29.9 Hz，γ1=30～49.9 Hz，γ2=50～70 Hz），應用短時傅里葉變換法（Short Time Fourier Transform，STFT）計算相對功率，默認窗寬2 s，默認頻率單位0.1 Hz。腦區分組依據電極位置分為：額區（Fp1/2，F3/4），顳區（F7/8，T3/4，T5/6），頂區（P3/4），枕區（O1/2），中央區（C3/4）五個區。
之后進行以下比較：① 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下各個頻段背景功率變化；② 對比腦電正常組與異常組組間在不同濾波設定條件下，各個頻段背景功率差異的變化；③ 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下，各個頻段能量在腦區中分布情況變化。
1.4 統計學方法：
采用SPSS 25.0統計學軟件進行分析，對所計算出的絕對能量及相對能量分別進行統計分析比較：① 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下背景功率變化，采用單因素方差分析，事后檢驗采用Dunnett檢驗，將其它各組分別與0.5～70 Hz濾波參數組進行比較；② 腦電正常組與異常組組間對比在不同濾波設定條件下，各個頻段背景功率差異的變化，采用兩因素多元方差分析進行比較；事后檢驗采用雙樣本t檢驗比較；③ 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下，各個頻段能量在額-枕區分布差異變化，采用兩元素多元方差分析進行比較，事后檢驗采用雙樣本t檢驗比較。多重比較采用FDR校正。
2 結果
2.1 220份腦電圖統計結果
非選擇性選取并統計2019年6月—2019年12月在我院特需癲癇門診就診患者共220份來自不同醫院的腦電圖，結果提示高頻濾波設定為70 Hz的有64份，僅占29%（圖1）；而低頻濾波設定為0.5 Hz（或時間常數0.3 s）的有79份，僅占36%（圖2）；而組合帶通濾波設定的種類多達71種，但嚴格按照規定為0.5 Hz（或時間常數0.3 s）至70 Hz僅有20份，占比9.0%（圖3）。
圖1
220份腦電圖高頻濾波設定數量統計
Figure1.
High-frequency filter settings of 220 sets of EEGs
圖2
220份腦電圖低頻濾波設定數量統計
Figure2.
Low-frequency filter settings of 220 sets of EEGs
圖3
220份腦電圖帶通濾波設定數量統計
Figure3.
Band-pass filter settings of 220 sets of EEGs
2.2 腦電圖宏觀表現
腦電正常組：高頻濾波降至30 Hz肉眼難以分辨出正常腦電背景所發生的變化，但快波成分減少，低頻濾波變化則主要影響基線變化，隨著低頻濾波升高基線逐漸平穩。
腦電異常組：高頻濾波降低會引起尖、棘波的削減，尤以波幅低、時限短的小棘波為著，部分可能變得不易與背景區分，低頻濾波則主要對慢波活動造成影響，當低頻濾波上升至3 Hz時部分慢波形態發生變化。
無論正常腦電或是異常腦電，當高頻濾波降至10 Hz時，腦電波形均發生明顯的變化，對異常腦電的影響更為顯著。詳見圖4、5。
圖4
高頻濾波對腦電宏觀影響
高頻濾波降至50 Hz時肉眼難以察覺波形宏觀變化；高頻濾波降至30 Hz時部分棘波已被削減，且快波活動減少；高頻濾波降至10 Hz尖波被顯著削減，快波活動幾乎消失，腦電圖整體顯著失真。
Figure4. Effects of high-frequency filter setting to EEG macroscopic performanceWhen the high-frequency filtering down to 50 Hz, the macroscopic changes of waveform can hardly be detected by eyes. When the high-frequency filtering is reduced to 30 Hz, part of the spike wave is attenuated, and the fast wave activity decreases. High frequency filtering down to 10 Hz, sharp wave is significantly attenuated, fast wave activity almost disappeared, the whole EEG wave form is significantly distorted.
圖5
低頻濾波對腦電宏觀影響
低頻濾波設定為1.6 Hz時低幅慢波波幅下降，低頻濾波設定為3 Hz時慢波形態、波幅變化更為顯著，部分低幅慢波活動波幅顯著下降幾近消失
Figure5. Effects of low-frequency filter setting to EEG macroscopic performanceWhen the low-frequency filter is 1.6 Hz, the low-amplitude slow wave decreases. When the low-frequency filter is 3 Hz, the changes of the slow-wave morphology and amplitude are more significant, some low-amplitude slow waves activity decreased significantly, almost disappears
2.3 腦電圖背景時頻分析結果
通過EEGLAB中的Darbeliai插件計算各個腦電不同濾波條件下各個頻段能量。進一步進行組內、組間、額-枕區間比較。結果如下：
2.3.1 腦電正常組組內對比結果
通過單因素方差分析，比較腦電正常組不同濾波條件下各腦區各頻段能量差異，多重比較應用FDR矯正后，以P≤0.004具有統計學意義。結果顯示：與0.5～70 Hz組相比，0.5～50 Hz組在顳區γ2頻段能量減低且差異具有統計學意義（P=0.004），在額區（P=0.011）、中央區（P=0.031）γ2頻段能量亦減低，但差異不能通過校正；而0.5～30 Hz組在額、顳、中央區γ1頻段能量減低且差異具有統計學意義（P≤0.001），γ2頻段能量減低與0.5～50 Hz組相同；0.5～10 Hz組在所有腦區的δ、θ、α1、α3、β及γ1頻段能量均有顯著變化（P≤0.001），其中δ、θ與α1頻段能量顯著增高，而α3、β及γ1頻段能量顯著減低，在顳區（P=0.004）γ2頻段能量顯著減低；0.3～70 Hz組在各腦區各個頻段能量與0.5～70 Hz組無顯著差異；1.6～70 Hz組在δ頻段能量減低但差異無統計學意義；3～70 Hz在頂、額、顳區、中央區δ頻段能量顯著減低且差異具有統計學意義（P≤0.002），在枕（P=0.020）δ頻段能量減低但差異不能通過校正。以額枕區為例見圖6。
圖6
正常組不同濾波設定組內對比結果
Figure6.
Relative power of all bands under different settings of band-pass filter in normal group
2.3.2 腦電異常組組內對比結果
通過單因素方差分析，比較腦電異常組內不同濾波條件下各個腦區各個頻段能量差異，多重比較應用FDR矯正后，以P≤0.004具有統計學意義。結果顯示：與0.5～70 Hz組相比，0.5～50 Hz組在枕、顳、頂區γ2頻段能量減低且差異具有統計學意義（P≤0.001），在額（P=0.006）、中央區（P=0.040）γ2頻段能量減低但差異不能通過校正；0.5～30 Hz組在γ2頻段能量減低同0.5～50 Hz組，在枕、額、顳、頂區γ1頻段能量減低且差異具有統計學意義（P≤0.003），中央區（P=0.044）γ1頻段能量減低但差異不能通過校正；0.5～10 Hz組在γ2頻段能量減低同0.5～50 Hz組，在γ1頻段能量減低同0.5～30 Hz組，在各腦區β頻段能量均顯著降低且具有統計學意義（P≤0.001），在中央區α3頻段能量顯著減低且具有統計學意義（P=0.004），在額區（P=0.026）、頂區（P=0.018）、顳區（P=0.013）α3頻段能量減低但差異不能通過校正；0.3～70 Hz組在各腦區各頻段能量與0.5～70 Hz組無差異；1.6～70 Hz組在各腦區δ頻段能量減低但差異無統計學意義；3～70 Hz組在各腦區δ頻段能量降低但差異不能通過校正（枕區P=0.032，額區P=0.006，顳區P=0.006，頂區P=0.015，中央區P=0.021）。
2.3.3 腦電正常、異常組間比較結果
通過雙因素多元方差分析及雙樣本t檢驗比較，分別比較腦電正常、異常組兩組間各個頻段的能量差異，多重比較應用FDR校正，以P≤0.001為具有統計學意義。結果顯示：與腦電正常組相比，腦電異常組在0.5～70 Hz條件下各腦區θ及α3頻段均有顯著差異（P≤0.001），在額、顳、中央區α2頻段有顯著差異（P≤0.001）；在中央區γ1、γ2頻段有顯著差異（P≤0.001）。在0.5～50 Hz條件下，中央區γ2頻段差異消失；在0.5～30 Hz條件下，中央區γ1頻段差異不能通過校正（P=0.010）；在0.5～10 Hz條件下，各腦區各頻段差異均發生較大變化（枕區僅θ頻段顯著差異，中央區則僅α2頻段顯著差異，而額區則出現α3、β、γ1、γ2頻段的顯著差異）；在0.3～70 Hz條件下，各腦區各頻段差異與0.5～70 Hz下相同；在1.6～70 Hz條件下，枕、頂區出現δ頻段顯著差異（P≤0.001）；在3～70 Hz條件下，除中央區（P=0.002）外，其余腦區出現δ頻段顯著差異（P≤0.001）。詳見圖7。
圖7
枕區腦電正常組與異常組組間對比結果
*：差異具有統計學意義
Figure7. Occipital region relative power between two groups under different band-pass filter settings*: statistically significant
2.3.4 腦電正常組及異常組額-枕對比結果
通過兩因素多元方差分析及雙樣本t檢驗比較，分別比較腦電正常、異常組額區與枕區各個頻段能量差異，多重比較結果應用FDR校正，以P≤0.001為具有統計學意義。結果顯示：
腦電正常組中，額區-枕區對比可見，在0.5～70 Hz條件下，θ、γ1、γ2頻段額枕區有顯著差異（P≤0.001）；在0.5～50 Hz條件下，γ2頻段額枕差異消失；在0.5～30 Hz條件下，額枕差異基本同0.5～50 Hz；在0.5～10 Hz條件下，所有頻段額枕差異均消失；在0.3～70 Hz條件下，額枕差異同0.5～70 Hz；在1.6～70 Hz條件下，δ頻段出現額枕顯著差異（P=0.001）；在3～70 Hz條件下，δ頻段額枕差異更為顯著（P=0.000），并且于β頻段出現額枕顯著差異（P=0.001）。
腦電異常組中，額-枕區對比可見，在0.5～70 Hz條件下，γ1、γ2頻段額枕區有顯著差異（P≤0.001）；在0.5～50 Hz條件下，γ2頻段額枕差異消失；在0.5～30 Hz條件下，γ1頻段額枕差異變得不顯著（P=0.003）；在0.5～10 Hz條件下，所有頻段額枕差異均消失；在0.3～70 Hz、1.6～70 Hz及3～70 Hz條件下，額枕差異均與0.5～70 Hz大致相同。
3 討論
本研究旨在明確不同濾波參數設定對臨床常規清醒腦電圖的影響，通過視檢及功率譜分析兩種方法，從不同角度觀察評估。視檢結果顯示：不同濾波設定對腦電圖波形有明顯的影響；對正常清醒腦電背景而言，濾波對腦電圖波形影響相對較小，高頻濾波降至30 Hz肉眼難以分辨出正常腦電背景所發生的變化，但快波成分顯著減少，低頻濾波變化則主要影響基線變化，隨著低頻濾波升高基線逐漸平穩；對異常腦電而言，濾波對腦電圖波形影響較為顯著，高頻濾波降低會引起尖、棘波的削減，尤以波幅低、時限短的小棘波為著，部分可能變得不易與背景區分，低頻濾波則主要對病理性慢波活動造成影響，當低頻濾波上升至3 Hz時部分病理性慢波形態發生變化；而無論正常腦電或是異常腦電，當高頻濾波降至10 Hz時，腦電波形均發生明顯的變化，對異常腦電更為顯著。因而濾波的變化會影響腦電圖結果判定，對臨床決策造成影響。
功率譜分析結果顯示：與國際要求濾波設定（0.5～70 Hz）相比，對正常腦電而言，除α2頻段外，其余頻段在不同腦電設定條件下均有不同程度的差異；而對異常腦電差異主要體現在高頻頻段上；對比腦電正常組及異常組，0.5～70 Hz條件下兩組之間主要差異體現于θ及α3頻段上，不同腦區略有不同；隨著濾波變化，兩組之間差異頻段發生變化，在中央區隨著高頻濾波減低，高頻頻段（α3、γ1、γ2）差異逐漸減低或消失，在其余腦區隨著低頻濾波的升高，δ頻段逐漸顯現出差異；對比額區與枕區不同頻段能量在不同濾波設定下有差異，對正常組而言，在0.5～70 Hz條件下額區與枕區差異主要體現于θ、γ1及γ2頻段上，隨著高頻濾波減低，高頻頻段（γ1、γ2）差異逐漸減低或消失，而隨著低頻濾波升高，δ頻段出現差異；對異常組而言，在0.5～70 Hz條件下額區與枕區差異主要體現于γ1及γ2頻段上，并隨著高頻濾波的減低，高頻頻段差異逐漸減低或消失。總之，腦電正常組內對比結果表明，濾波變化可能對除α2頻段以外的所有頻段產生影響，而腦電異常組則主要影響α3及以上頻段；正常、異常組間對比結果表明，隨著濾波變化，不同腦區不同頻段兩組之間的差異出現變化，使原本兩組間的差異消失或原本無差異的頻段顯現出差異，從而影響結果判定；額-枕區對比結果顯示，隨著濾波變化，不同頻段額-枕區差異可能發生變化，從而影響不同頻段功率在大腦的分布，即可能影響腦電位分布圖的結果。并可導致目前在癲癇定位中常應用的后處理結果產生偏差，造成定位錯誤。
既往關于腦電濾波的研究較少，且無針對濾波參數設定對于波形影響的相關研究。而針對于疾病的腦電圖頻率定量研究則多關注于30～40 Hz以下頻段。多數研究結果顯示病例組與健康對照組在不同頻段功率有差異；病變區（癲癇病灶[14-16]，腦梗死區[17]）慢頻段（θ、δ）功率增高。 Benedek 等[18]在針對14例兒童特發性全面性癲癇的研究中發現，發作期伴隨棘波發放時可見3～4 Hz及13～60 Hz頻段能量增加，峰值在30～60 Hz，且同期伴隨8～12 Hz頻段能量的減低。以上研究均提示腦電功率譜在許多疾病的診療中具有一定意義。而本研究結果則證實腦電異常組與腦電正常組在不同頻段功率有一定差異。而隨著濾波發生變化，差異相應發生改變，從而影響結果判定；除此之外，濾波還可能影響腦電位分布圖的結果，對臨床結果判定進一步造成影響。
通過上述研究，我們發現濾波設定對于腦電圖結果具有顯著的影響。對于宏觀而言，高頻濾波降低對于腦電圖快波成分產生影響，并可能扭曲、削減尖波、棘波；低頻濾波增高對于腦電圖整體背景及慢波活動產生影響，并可能使得部分慢波波幅、形態發生變化。對于功率譜分析而言，不同濾波設定不僅對各頻段功率造成影響，而且會影響正常與異常腦電之間的差異，同時會對不同頻段功率在腦區的分布產生影響。因而在臨床應用腦電圖中，我們應當嚴格以0.5～70 Hz帶通濾波設定為標準，不應隨意改變濾波設定，以防對結果產生影響并進一步影響臨床決策。同時不規范的濾波設定會人為造成患者二次重復檢查，增加患者的經濟負擔。
本研究亦有一定局限性，主要在于研究方法為傳統的短時傅里葉變換計算譜分析，不能完整地體現出腦電的所有信息。進一步的研究可應用更新的非線性動力學分析、高階譜分析及神經網絡分析等方法，更進一步揭示濾波對腦電的深層次影響。
4 小結
本研究通過視檢及功率譜分析的方法，比較不同濾波參數設定下的正常及異常腦電波形及功率譜變化。研究結果表明，濾波參數改變對腦電波形及功率譜均可產生顯著的影響，高頻濾波改變會導致尖、棘波波形的扭曲，低頻濾波改變則可能使得腦電背景及慢波活動發生變化；功率譜分析結果則表明，濾波參數變化不僅改變各頻段功率譜數值，還可改變各頻段功率譜在各個腦區之間的分布，亦可影響正常腦電與異常腦電之間功率譜差異。本研究結果強調了腦電濾波參數設定的重要意義，提示在臨床腦電的應用操作當中，應當嚴格以0.5～70 Hz帶通濾波設定為標準。
利益沖突聲明 所有作者無利益沖突。
腦電圖在癲癇的診療中有著不可取代的作用[1]；此外，腦卒中、腦腫瘤、重癥監護室昏迷患者的腦電監測、麻醉分期以及腦死亡等均可用到腦電圖技術[2-6]。腦電圖記錄時需調整多項參數指標，包括濾波、敏感度、走紙速度等，其中濾波（Filter）對于腦電圖結果有明顯影響。濾波是指將信號中特定頻段波濾除的操作，是抑制和防止干擾的重要措施。需要設定帶通濾波以排除偽差和非大腦信號，并得到我們所需的信息。為要求盡量保留所記錄的真實信息，國際普遍接受的濾波標準為，對所要觀察頻率范圍內的腦波，至少應能顯示其實際電壓的70%以上[7]。臨床腦電圖的記錄操作過程中對濾波設定在國內外均有相應要求或建議[7, 8]，即帶通濾波設定為0.5～70 Hz。然而在臨床工作中我們常見到腦電圖濾波參數設定不合規范。且多年來針對腦電圖濾波的研究甚少，主要集中于針對濾除某些偽跡的新型算法[9]或針對發現某一特定頻段腦電波的方法[10]等方面；并無針對濾波對臨床腦電圖所產生的具體影響的研究。因此，本研究旨在通過宏觀波形分析及功率譜分析的方法，明確濾波參數對于腦電圖所產生的具體影響，對臨床腦電圖操作提供參考。
1 資料與方法
1.1 研究對象及選取標準
1.1.1 資料來源
北京大學第一醫院癲癇門診2019年6月—12月非選擇性在外院做過腦電圖的癲癇患者220例分析過去腦電圖的帶通。該研究獲得北京大學第一醫院醫學倫理委員會審核批準及患者知情同意。
1.1.2 研究對象
① 病例組（腦電異常組）：選取2019年8月—2019年12月于北京大學第一醫院腦電圖室所記錄的異常腦電圖；② 對照組（腦電正常組）：選取同期于北京大學第一醫院神經內科所記錄的正常腦電圖。
1.1.3 入排標準
本研究集中于腦電圖波形變化。
1.1.3.1 病例組：22例
① 年齡15～40歲；② 通過詳盡病史、癥狀、體征的采集及腦電圖檢測，依照國際抗癲癇聯盟（ILAE）2014癲癇診斷標準，由北京大學第一醫院神經內科癲癇專業醫師確診為癲癇；③ 所選取的異常腦電圖包含較多癲癇樣波，且基線平穩至少3 min。
1.1.3.2 對照組：30例
① 年齡與病例組匹配的健康人群；② 既往體健，無任何神經系統癥狀、體征，無癲癇家族史；③ 所選取腦電圖無任何異常波形，并包含基線平穩成分至少3 min。
1.2 臨床資料
兩組共52例，記錄到符合標準的正常腦電圖30份、異常腦電圖22份。30名正常腦電者中，男16名、女14名，平均年齡（22.0±6.99）歲；22例異常腦電者中，男8例、女14例，平均年齡（24.36±9.00）歲。采用雙樣本t與χ2檢驗比較病例對照組的人口統計學信息，結果顯示年齡（P=0.512）、性別（P=0.225）均匹配，無需作為協變量。
1.3 研究方法
1.3.1 腦電圖的采集
所有腦電均在北京大學第一醫院神經內科腦電圖室于隔絕噪音且光線昏暗的條件下采集，隔離手機、電腦、充電器等電子設備。所有被試者在記錄腦電時處于清醒、安靜、閉目且放松狀態。依據IFCN標準腦電電極指南推薦[11]，以國際10-20標準用軟尺測量放置點后放置電極，記錄18個電極信號（Fp1、Fp2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T3、T4、T5、T6及雙側蝶骨電極）。采樣頻率為500 Hz，開啟陷波濾波50 Hz，高頻濾波70 Hz，低頻濾波0.5 Hz。設定導聯為平均參考導聯。連續記錄20 min以上。
1.3.2 腦電圖數據預處理
所有選取的腦電圖以ASCII/EDF格式導出，并以MATLAB 2014a軟件環境內的EEGLAB v14.1.2工具包打開進行去除偽差等預處理過程。具體步驟如下：① 視檢EEG，選取基線平穩無偽跡者；② 確定電極位置；③ 設定參考電極為平均參考；④ 視檢EEG波形，刪除明顯為偽跡的連續成分；⑤ 對每個片段EEG進行獨立成分分析，觀察獨立成分活躍區域及其時域特征判斷是否為偽跡信號并剔除；⑥ 對剔除偽跡信號的EEG片段應用有限脈沖響應（Finite impulse response, FIR）濾波器進行帶通濾波，依據國內應用的各種帶通，分為0.3～70 Hz、0.5～70 Hz、1.6～70 Hz及3～70 Hz以評估低頻濾波影響；分為0.5～10 Hz、0.5～30 Hz、0.5～50 Hz及0.5～70 Hz以評估高頻濾波影響。
1.3.3 腦電后處理分析
1.3.3.1 宏觀視檢分析
對預處理后的腦電圖用EEGLAB v14.1.2工具包中的可視化窗口滾軸顯示并進行視檢分析，觀察不同濾波設定條件下腦電正常組、異常組波形宏觀變化。
1.3.3.2 腦電功率譜分析
對預處理后的腦電圖利用EEGLAB v14.1.2工具包中的Darbeliai v2019.2.1.1插件，依據吳遜等的新腦電頻段分段法[12,13]進行分段（即：δ=0.3～3.9 Hz，θ=4～7.9 Hz，α1=8～8.9 Hz，α2=9～10.9 Hz，α3=11～12.9 Hz，β=13～29.9 Hz，γ1=30～49.9 Hz，γ2=50～70 Hz），應用短時傅里葉變換法（Short Time Fourier Transform，STFT）計算相對功率，默認窗寬2 s，默認頻率單位0.1 Hz。腦區分組依據電極位置分為：額區（Fp1/2，F3/4），顳區（F7/8，T3/4，T5/6），頂區（P3/4），枕區（O1/2），中央區（C3/4）五個區。
之后進行以下比較：① 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下各個頻段背景功率變化；② 對比腦電正常組與異常組組間在不同濾波設定條件下，各個頻段背景功率差異的變化；③ 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下，各個頻段能量在腦區中分布情況變化。
1.4 統計學方法：
采用SPSS 25.0統計學軟件進行分析，對所計算出的絕對能量及相對能量分別進行統計分析比較：① 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下背景功率變化，采用單因素方差分析，事后檢驗采用Dunnett檢驗，將其它各組分別與0.5～70 Hz濾波參數組進行比較；② 腦電正常組與異常組組間對比在不同濾波設定條件下，各個頻段背景功率差異的變化，采用兩因素多元方差分析進行比較；事后檢驗采用雙樣本t檢驗比較；③ 腦電正常組、異常組組內對比不同濾波參數設定條件下，各個頻段能量在額-枕區分布差異變化，采用兩元素多元方差分析進行比較，事后檢驗采用雙樣本t檢驗比較。多重比較采用FDR校正。
2 結果
2.1 220份腦電圖統計結果
非選擇性選取并統計2019年6月—2019年12月在我院特需癲癇門診就診患者共220份來自不同醫院的腦電圖，結果提示高頻濾波設定為70 Hz的有64份，僅占29%（圖1）；而低頻濾波設定為0.5 Hz（或時間常數0.3 s）的有79份，僅占36%（圖2）；而組合帶通濾波設定的種類多達71種，但嚴格按照規定為0.5 Hz（或時間常數0.3 s）至70 Hz僅有20份，占比9.0%（圖3）。
圖1
220份腦電圖高頻濾波設定數量統計
Figure1.
High-frequency filter settings of 220 sets of EEGs
圖2
220份腦電圖低頻濾波設定數量統計
Figure2.
Low-frequency filter settings of 220 sets of EEGs
圖3
220份腦電圖帶通濾波設定數量統計
Figure3.
Band-pass filter settings of 220 sets of EEGs
2.2 腦電圖宏觀表現
腦電正常組：高頻濾波降至30 Hz肉眼難以分辨出正常腦電背景所發生的變化，但快波成分減少，低頻濾波變化則主要影響基線變化，隨著低頻濾波升高基線逐漸平穩。
腦電異常組：高頻濾波降低會引起尖、棘波的削減，尤以波幅低、時限短的小棘波為著，部分可能變得不易與背景區分，低頻濾波則主要對慢波活動造成影響，當低頻濾波上升至3 Hz時部分慢波形態發生變化。
無論正常腦電或是異常腦電，當高頻濾波降至10 Hz時，腦電波形均發生明顯的變化，對異常腦電的影響更為顯著。詳見圖4、5。
圖4
高頻濾波對腦電宏觀影響
高頻濾波降至50 Hz時肉眼難以察覺波形宏觀變化；高頻濾波降至30 Hz時部分棘波已被削減，且快波活動減少；高頻濾波降至10 Hz尖波被顯著削減，快波活動幾乎消失，腦電圖整體顯著失真。
Figure4. Effects of high-frequency filter setting to EEG macroscopic performanceWhen the high-frequency filtering down to 50 Hz, the macroscopic changes of waveform can hardly be detected by eyes. When the high-frequency filtering is reduced to 30 Hz, part of the spike wave is attenuated, and the fast wave activity decreases. High frequency filtering down to 10 Hz, sharp wave is significantly attenuated, fast wave activity almost disappeared, the whole EEG wave form is significantly distorted.
圖5
低頻濾波對腦電宏觀影響
低頻濾波設定為1.6 Hz時低幅慢波波幅下降，低頻濾波設定為3 Hz時慢波形態、波幅變化更為顯著，部分低幅慢波活動波幅顯著下降幾近消失
Figure5. Effects of low-frequency filter setting to EEG macroscopic performanceWhen the low-frequency filter is 1.6 Hz, the low-amplitude slow wave decreases. When the low-frequency filter is 3 Hz, the changes of the slow-wave morphology and amplitude are more significant, some low-amplitude slow waves activity decreased significantly, almost disappears
2.3 腦電圖背景時頻分析結果
通過EEGLAB中的Darbeliai插件計算各個腦電不同濾波條件下各個頻段能量。進一步進行組內、組間、額-枕區間比較。結果如下：
2.3.1 腦電正常組組內對比結果
通過單因素方差分析，比較腦電正常組不同濾波條件下各腦區各頻段能量差異，多重比較應用FDR矯正后，以P≤0.004具有統計學意義。結果顯示：與0.5～70 Hz組相比，0.5～50 Hz組在顳區γ2頻段能量減低且差異具有統計學意義（P=0.004），在額區（P=0.011）、中央區（P=0.031）γ2頻段能量亦減低，但差異不能通過校正；而0.5～30 Hz組在額、顳、中央區γ1頻段能量減低且差異具有統計學意義（P≤0.001），γ2頻段能量減低與0.5～50 Hz組相同；0.5～10 Hz組在所有腦區的δ、θ、α1、α3、β及γ1頻段能量均有顯著變化（P≤0.001），其中δ、θ與α1頻段能量顯著增高，而α3、β及γ1頻段能量顯著減低，在顳區（P=0.004）γ2頻段能量顯著減低；0.3～70 Hz組在各腦區各個頻段能量與0.5～70 Hz組無顯著差異；1.6～70 Hz組在δ頻段能量減低但差異無統計學意義；3～70 Hz在頂、額、顳區、中央區δ頻段能量顯著減低且差異具有統計學意義（P≤0.002），在枕（P=0.020）δ頻段能量減低但差異不能通過校正。以額枕區為例見圖6。
圖6
正常組不同濾波設定組內對比結果
Figure6.
Relative power of all bands under different settings of band-pass filter in normal group
2.3.2 腦電異常組組內對比結果
通過單因素方差分析，比較腦電異常組內不同濾波條件下各個腦區各個頻段能量差異，多重比較應用FDR矯正后，以P≤0.004具有統計學意義。結果顯示：與0.5～70 Hz組相比，0.5～50 Hz組在枕、顳、頂區γ2頻段能量減低且差異具有統計學意義（P≤0.001），在額（P=0.006）、中央區（P=0.040）γ2頻段能量減低但差異不能通過校正；0.5～30 Hz組在γ2頻段能量減低同0.5～50 Hz組，在枕、額、顳、頂區γ1頻段能量減低且差異具有統計學意義（P≤0.003），中央區（P=0.044）γ1頻段能量減低但差異不能通過校正；0.5～10 Hz組在γ2頻段能量減低同0.5～50 Hz組，在γ1頻段能量減低同0.5～30 Hz組，在各腦區β頻段能量均顯著降低且具有統計學意義（P≤0.001），在中央區α3頻段能量顯著減低且具有統計學意義（P=0.004），在額區（P=0.026）、頂區（P=0.018）、顳區（P=0.013）α3頻段能量減低但差異不能通過校正；0.3～70 Hz組在各腦區各頻段能量與0.5～70 Hz組無差異；1.6～70 Hz組在各腦區δ頻段能量減低但差異無統計學意義；3～70 Hz組在各腦區δ頻段能量降低但差異不能通過校正（枕區P=0.032，額區P=0.006，顳區P=0.006，頂區P=0.015，中央區P=0.021）。
2.3.3 腦電正常、異常組間比較結果
通過雙因素多元方差分析及雙樣本t檢驗比較，分別比較腦電正常、異常組兩組間各個頻段的能量差異，多重比較應用FDR校正，以P≤0.001為具有統計學意義。結果顯示：與腦電正常組相比，腦電異常組在0.5～70 Hz條件下各腦區θ及α3頻段均有顯著差異（P≤0.001），在額、顳、中央區α2頻段有顯著差異（P≤0.001）；在中央區γ1、γ2頻段有顯著差異（P≤0.001）。在0.5～50 Hz條件下，中央區γ2頻段差異消失；在0.5～30 Hz條件下，中央區γ1頻段差異不能通過校正（P=0.010）；在0.5～10 Hz條件下，各腦區各頻段差異均發生較大變化（枕區僅θ頻段顯著差異，中央區則僅α2頻段顯著差異，而額區則出現α3、β、γ1、γ2頻段的顯著差異）；在0.3～70 Hz條件下，各腦區各頻段差異與0.5～70 Hz下相同；在1.6～70 Hz條件下，枕、頂區出現δ頻段顯著差異（P≤0.001）；在3～70 Hz條件下，除中央區（P=0.002）外，其余腦區出現δ頻段顯著差異（P≤0.001）。詳見圖7。
圖7
枕區腦電正常組與異常組組間對比結果
*：差異具有統計學意義
Figure7. Occipital region relative power between two groups under different band-pass filter settings*: statistically significant
2.3.4 腦電正常組及異常組額-枕對比結果
通過兩因素多元方差分析及雙樣本t檢驗比較，分別比較腦電正常、異常組額區與枕區各個頻段能量差異，多重比較結果應用FDR校正，以P≤0.001為具有統計學意義。結果顯示：
腦電正常組中，額區-枕區對比可見，在0.5～70 Hz條件下，θ、γ1、γ2頻段額枕區有顯著差異（P≤0.001）；在0.5～50 Hz條件下，γ2頻段額枕差異消失；在0.5～30 Hz條件下，額枕差異基本同0.5～50 Hz；在0.5～10 Hz條件下，所有頻段額枕差異均消失；在0.3～70 Hz條件下，額枕差異同0.5～70 Hz；在1.6～70 Hz條件下，δ頻段出現額枕顯著差異（P=0.001）；在3～70 Hz條件下，δ頻段額枕差異更為顯著（P=0.000），并且于β頻段出現額枕顯著差異（P=0.001）。
腦電異常組中，額-枕區對比可見，在0.5～70 Hz條件下，γ1、γ2頻段額枕區有顯著差異（P≤0.001）；在0.5～50 Hz條件下，γ2頻段額枕差異消失；在0.5～30 Hz條件下，γ1頻段額枕差異變得不顯著（P=0.003）；在0.5～10 Hz條件下，所有頻段額枕差異均消失；在0.3～70 Hz、1.6～70 Hz及3～70 Hz條件下，額枕差異均與0.5～70 Hz大致相同。
3 討論
本研究旨在明確不同濾波參數設定對臨床常規清醒腦電圖的影響，通過視檢及功率譜分析兩種方法，從不同角度觀察評估。視檢結果顯示：不同濾波設定對腦電圖波形有明顯的影響；對正常清醒腦電背景而言，濾波對腦電圖波形影響相對較小，高頻濾波降至30 Hz肉眼難以分辨出正常腦電背景所發生的變化，但快波成分顯著減少，低頻濾波變化則主要影響基線變化，隨著低頻濾波升高基線逐漸平穩；對異常腦電而言，濾波對腦電圖波形影響較為顯著，高頻濾波降低會引起尖、棘波的削減，尤以波幅低、時限短的小棘波為著，部分可能變得不易與背景區分，低頻濾波則主要對病理性慢波活動造成影響，當低頻濾波上升至3 Hz時部分病理性慢波形態發生變化；而無論正常腦電或是異常腦電，當高頻濾波降至10 Hz時，腦電波形均發生明顯的變化，對異常腦電更為顯著。因而濾波的變化會影響腦電圖結果判定，對臨床決策造成影響。
功率譜分析結果顯示：與國際要求濾波設定（0.5～70 Hz）相比，對正常腦電而言，除α2頻段外，其余頻段在不同腦電設定條件下均有不同程度的差異；而對異常腦電差異主要體現在高頻頻段上；對比腦電正常組及異常組，0.5～70 Hz條件下兩組之間主要差異體現于θ及α3頻段上，不同腦區略有不同；隨著濾波變化，兩組之間差異頻段發生變化，在中央區隨著高頻濾波減低，高頻頻段（α3、γ1、γ2）差異逐漸減低或消失，在其余腦區隨著低頻濾波的升高，δ頻段逐漸顯現出差異；對比額區與枕區不同頻段能量在不同濾波設定下有差異，對正常組而言，在0.5～70 Hz條件下額區與枕區差異主要體現于θ、γ1及γ2頻段上，隨著高頻濾波減低，高頻頻段（γ1、γ2）差異逐漸減低或消失，而隨著低頻濾波升高，δ頻段出現差異；對異常組而言，在0.5～70 Hz條件下額區與枕區差異主要體現于γ1及γ2頻段上，并隨著高頻濾波的減低，高頻頻段差異逐漸減低或消失。總之，腦電正常組內對比結果表明，濾波變化可能對除α2頻段以外的所有頻段產生影響，而腦電異常組則主要影響α3及以上頻段；正常、異常組間對比結果表明，隨著濾波變化，不同腦區不同頻段兩組之間的差異出現變化，使原本兩組間的差異消失或原本無差異的頻段顯現出差異，從而影響結果判定；額-枕區對比結果顯示，隨著濾波變化，不同頻段額-枕區差異可能發生變化，從而影響不同頻段功率在大腦的分布，即可能影響腦電位分布圖的結果。并可導致目前在癲癇定位中常應用的后處理結果產生偏差，造成定位錯誤。
既往關于腦電濾波的研究較少，且無針對濾波參數設定對于波形影響的相關研究。而針對于疾病的腦電圖頻率定量研究則多關注于30～40 Hz以下頻段。多數研究結果顯示病例組與健康對照組在不同頻段功率有差異；病變區（癲癇病灶[14-16]，腦梗死區[17]）慢頻段（θ、δ）功率增高。 Benedek 等[18]在針對14例兒童特發性全面性癲癇的研究中發現，發作期伴隨棘波發放時可見3～4 Hz及13～60 Hz頻段能量增加，峰值在30～60 Hz，且同期伴隨8～12 Hz頻段能量的減低。以上研究均提示腦電功率譜在許多疾病的診療中具有一定意義。而本研究結果則證實腦電異常組與腦電正常組在不同頻段功率有一定差異。而隨著濾波發生變化，差異相應發生改變，從而影響結果判定；除此之外，濾波還可能影響腦電位分布圖的結果，對臨床結果判定進一步造成影響。
通過上述研究，我們發現濾波設定對于腦電圖結果具有顯著的影響。對于宏觀而言，高頻濾波降低對于腦電圖快波成分產生影響，并可能扭曲、削減尖波、棘波；低頻濾波增高對于腦電圖整體背景及慢波活動產生影響，并可能使得部分慢波波幅、形態發生變化。對于功率譜分析而言，不同濾波設定不僅對各頻段功率造成影響，而且會影響正常與異常腦電之間的差異，同時會對不同頻段功率在腦區的分布產生影響。因而在臨床應用腦電圖中，我們應當嚴格以0.5～70 Hz帶通濾波設定為標準，不應隨意改變濾波設定，以防對結果產生影響并進一步影響臨床決策。同時不規范的濾波設定會人為造成患者二次重復檢查，增加患者的經濟負擔。
本研究亦有一定局限性，主要在于研究方法為傳統的短時傅里葉變換計算譜分析，不能完整地體現出腦電的所有信息。進一步的研究可應用更新的非線性動力學分析、高階譜分析及神經網絡分析等方法，更進一步揭示濾波對腦電的深層次影響。
4 小結
本研究通過視檢及功率譜分析的方法，比較不同濾波參數設定下的正常及異常腦電波形及功率譜變化。研究結果表明，濾波參數改變對腦電波形及功率譜均可產生顯著的影響，高頻濾波改變會導致尖、棘波波形的扭曲，低頻濾波改變則可能使得腦電背景及慢波活動發生變化；功率譜分析結果則表明，濾波參數變化不僅改變各頻段功率譜數值，還可改變各頻段功率譜在各個腦區之間的分布，亦可影響正常腦電與異常腦電之間功率譜差異。本研究結果強調了腦電濾波參數設定的重要意義，提示在臨床腦電的應用操作當中，應當嚴格以0.5～70 Hz帶通濾波設定為標準。
利益沖突聲明 所有作者無利益沖突。
