腦熵

腦熵表示大腦系統不規則性和信息處理能力，是人腦的基本特徵。大腦活動的熵等同於根據香農信息理論的信息，表明大腦處理傳入或傳出信息的能力。最近，腦熵被定義為給定大腦可以訪問的神經狀態的數量。

基本介紹

• 中文名：腦熵
• 外文名：Brain Entropy
• 所屬學科：生物醫學

術語簡介

高腦熵（Brain Entropy, BEN）通常代表人類大腦的有益特徵，通常意味著較高的信息處理能力，即使我們的機體處於靜息狀態，大腦的神經活動依然處於活躍的波動狀態，具體表現為圍繞臨界點上下震盪的狀態。這種不安分的傾向被認為可能為人類在不斷變化的環境中更好地識別威脅和生存機會發揮了基本的進化作用。

關於腦熵的研究是開始於腦電領域的。Babloyantz, A.等人最初基於混沌理論的研究可以算是人腦複雜度 EEG 研究的開端，隨後又引入了最大李雅普諾夫指數（the largest lyapunov exponent），分形維數計算（fractal dimension），維數複雜度分析（dimension complexity），算法複雜度（algorithmic complexity）、近似熵（approximate entropy, ApEn）等一系列指標。目前為止在腦電領域已有幾十種關於腦複雜度的度量方式。

測量驗證

測量

可以採用fMRI數據進行計算，但直接從fMRI數據計算熵是一項挑戰，而且由於難以準確估計包含在典型fMRI時間序列中的時間點中數機率分布函式。

為了克服這個問題：採用樣本熵（SampEn）進行模擬，這是近似熵（ApEn）的擴展，兩者都是Kolmogorov複雜性/熵的近似。樣本熵（SampEn）在不同的樣本長度和不同區域同樣能夠表現穩定。因為SampEn需要計算成千上萬個來自大量測試者的體元，採取C++編程的SampEn最佳化算法進行計算，縮減總的計算時間。

驗證

運用fMRI，採用不同的對照實驗來證實大腦熵值在腦中標記。

第一個對照實驗是檢查非活體水影像中的熵值。每個在影像內和影像外體元的熵值都用未經處理的原始fMRI數據運用SampEn算法進行計算得出。實驗結果是，影響顯示出的熵值應該與背景的噪點一致。

第二個對照實驗是為了驗證正常腦內BEN標測結果的重複性。為此,SampEn在經預處理的50名受試者的rsfMRI數據。使用Matlab計算在測試和複試階段的對於每個體素的BEN組內相關係數（ICC）。

套用

大腦熵值作為評價大腦複雜性和規律性的指標，在fMRI中的套用有一定的意義，提供了一個認識大腦和大腦疾病的新途徑。

腦熵與癲癇症

有研究發現，右側顳葉癲癇(temporal lobe epilepsy, TLE)患者驚覺功能的下降與其靜息態大腦熵的改變及局部細微結構的損害有一定關係,大腦熵可以用來研究癲癇患者的警覺能力損害與大腦功能改變的關係。同時，大腦熵可以檢測與多發性硬化疾病(Multiple Sclerosis)相關的功能性腦部改變，它的改變反映了疾病的嚴重程度，功能障礙以及區域性微結構損傷。在一些問題上，大腦熵可以提供腦組織腦血流量(cerebral blood flow)和低頻波動的分數幅度(the fractional amplitude of low-frequency fluctuations)這兩種廣泛使用的靜息狀態腦部狀態測量方法無法揭示的獨特信息。

腦熵與孤獨症譜系障礙兒童

孤獨症譜系障礙（autism spectrum disorder，ASD）是一種以社會交往能力缺陷、語言交流功能障礙、興趣狹窄和行為舉止刻板為核心特徵的兒童廣泛性神經發育障礙。研究表明，與正常對照組相比，孤獨症譜系障礙兒童的腦熵較低。結果顯示，與正常對照組相比，ASD 組通過四種熵算法得到的EEG複雜度較低。通過特徵選擇得到最佳特徵子集，此時ASD與正常兒童腦電的分類精度最高達到84.55%[1]。

腦熵與疲勞

腦熵利用腦電信號測量，而腦電信號是腦神經細胞電生理活動在大腦皮層的總體反映，其特徵與人體多種精神狀態密切相關，因此複雜度降低可能是病理性動力學的潛在表現。

樣本熵表征了信號的複雜性，是腦電非線性特徵的一種衡量。多尺度熵將樣本熵擴展到多個時間尺度，以便在時間尺度不確定時提供額外的觀察視角。各尺度熵與疲勞量表得分呈負相關，即隨著疲勞程度的增加會降低個體適應能力。

多尺度熵具有良好的測量信度，是一種客觀地反映疲勞狀態的測量指標，適合於對疲勞狀態的監測與評估。

腦熵與性別

利用腦熵的分析方法，分析功能磁共振成像的結果，引入度量時間序列複雜度的近似熵（ApEn）。結果發現，發現與男性健康組比較，女性健康組在雙側顳中回、右側顳上回、右側枕中回、右側角回及雙側楔前葉的ApEn值更高；與女性健康組比較，男性健康組在右側梭狀回、右側枕下回、右側舌回、左側額中回及左側背外側額上回的ApEn值更高。該結果表明，靜息態下大腦功能活動存在性別差異。