小波分析在临床视网膜电图（ERG）中的创新应用：从时域到时频域的诊断突破

《Documenta Ophthalmologica》：A practical introduction to wavelet analysis in electroretinography

本文推荐：为解决传统时域分析难以捕捉视网膜电图（ERG）复杂时频特征的问题，研究人员开展了小波变换（WT）在ERG分析中的实用性研究。通过对比连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）在健康人ISCEV标准ffERG记录中的应用，研究发现小波分析能有效揭示不同刺激条件下视网膜反应的时频能量分布特征（如DA 0.01 cd·s/m2下2-5 Hz的局部能量），为视网膜病理机制研究提供了互补的客观指标。该研究降低了WT的技术门槛，为ERG在神经发育障碍（如ASD、ADHD）和视网膜疾病（如CSNB、糖尿病视网膜病变）的精准诊断提供了新工具。

　　

当我们去医院检查眼睛时，医生可能会通过视网膜电图（Electroretinography, ERG）来评估视网膜的功能状态。这项技术通过记录视网膜在光刺激下产生的电信号，帮助诊断多种眼部疾病。然而，传统的ERG分析主要依赖于时域特征，比如波形的振幅和潜伏期，这就像只通过观察一个人的身高和体重来判断其健康状况，虽然有用，但可能忽略了更多隐藏的细节。视网膜的电反应实际上是一个复杂的混合信号，包含了来自光感受器、双极细胞等多种细胞源的贡献，其活动在不同时间点和频率上交织在一起。单纯依靠时域分析，难以全面捕捉这些动态的时频特性，从而可能限制了对视网膜功能的深入理解。

在其他生物电信号领域，如心电图（ECG）和脑电图（EEG），小波变换（Wavelet Transform, WT）早已大显身手，能够显著提升信号分类和病理识别的准确率。例如，在ECG分析中，离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）将心律失常检测的准确率提升至99%以上。然而，在ERG分析中，这项强大的技术尚未得到广泛应用，部分原因在于其技术实现存在一定门槛。为了打破这一壁垒，由Yousif J. Shwetar等人组成的研究团队在《Documenta Ophthalmologica》上发表了题为“A practical introduction to wavelet analysis in electroretinography”的研究论文，旨在为临床ERG分析提供关于连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）和DWT的概念性理解，展示这些方法如何揭示互补的时频特征，并提供一个易于实施的开放资源工具包。

为了将小波分析有效地引入ERG研究，作者团队首先从概念上解释了CWT和DWT的核心原理。CWT可以被想象成一个高精度的“数学显微镜”，它通过将一个称为母小波（mother wavelet）的数学函数（如Morlet小波）在时间上进行平移、在频率上进行缩放（产生子小波，daughter wavelets），然后与原始信号进行卷积运算。这个过程遍历信号的所有时间和尺度（对应频率），生成一种称为尺度图（scalogram）的时频能量分布图。尺度图上的亮色区域表示在该特定时间和频率点上信号与子小波高度相似，能量集中。相比之下，DWT则更注重“效率与细节的平衡”。它采用离散的尺度和二元下采样（即按2的幂次进行），通过一系列高通和低通滤波器对信号进行层级分解，产生细节系数（detail coefficients，对应高频信息）和近似系数（approximation coefficients，对应低频信息）。这种分解方式不仅计算高效，还能方便地去除噪声（通过阈值化高频细节系数）或校正基线漂移（通过处理低频近似系数），同时以离散的时频块形式呈现能量分布，便于进行定量比较和统计分析。

在技术应用层面，作者重点探讨了两个关键考量因素。一是边界效应，即信号起始和结束处的小波能量估计可能不准确，通常可通过信号“填充”（padding）来缓解。二是母小波的选择，这直接影响分析效果。例如，正交小波（如Haar, Daubechies-dbN, Symlets-symN）适合特征提取，而双正交小波能保持线性相位对称性。作者通过示例说明，选择与信号局部形态相似的母小波（如Haar或sym2小波匹配ERG b波的上升支）能获得更强的能量定位。

研究人员通过分析一名健康32岁男性的右眼ISCEV标准全视野ERG（full-field ERG, ffERG）记录，生动展示了小波分析的实用价值。这些记录包括暗适应（Dark-Adapted, DA）0.01 cd·s/m2和3.0 cd·s/m2闪光反应、明适应（Light-Adapted, LA）3.0 cd·s/m2闪光反应以及LA 30 Hz闪烁光反应。所有信号均经过0.3-300 Hz带通滤波，采样率为2000 Hz。

DA 0.01 cd·s/m2 闪光反应分析

在时域上，该波形显示出一个巨大而平滑的b波峰，符合健康的视杆细胞介导反应。振幅谱显示能量主要集中在50 Hz以下。CWT尺度图显示，与b波峰值时间一致的高时频能量早期局部集中。DWT尺度图则在5 Hz中心频率附近显示出低频活动，与视杆系统反应的缓慢时间动力学特征相符。

DA 3.0 cd·s/m2 闪光反应分析

时域波形呈现出明确的a波和随后的b波。振幅谱在5-15 Hz范围内显示出强烈的低频成分。CWT尺度图显示与a波和b波偏转时间一致的不同高能量区域。DWT尺度图则显示能量分布在5、10、20 Hz中心频率带，反映了混合的视杆-视锥反应。

LA 3.0 cd·s/m2 闪光反应分析

时域波形显示出a波谷和b波，是强视锥细胞介导反应的典型特征。振幅谱比之前的暗适应条件更宽，能量延伸至100 Hz以上。CWT尺度图在100 Hz和200 Hz附近出现两个不同的局部能量峰。DWT尺度图在10、20和40 Hz指数范围内显示出强活动，反映了视锥系统反应更快的时空结构。

LA 30 Hz 闪烁光反应分析

时域波形显示出间隔均匀的振荡，代表稳定、周期性的视锥驱动反应。振幅谱显示出一个主导的30 Hz基频及其谐波。CWT尺度图在30 Hz附近显示出一个持续的高能量带。DWT尺度图在20 Hz和40 Hz中心频率区间显示出显著活动，有效地复制了视锥系统的30 Hz响应。

本研究通过清晰的案例和详尽的解释，有力地论证了小波变换在ERG分析中的重要价值。研究表明，CWT和DWT能够提供传统时域分析所无法揭示的时频特征，为理解视网膜在不同刺激条件下的生理反应提供了互补且客观的视角。例如，小波分析能够精细地刻画振荡电位（Oscillatory Potentials, OPs）的能量分布，甚至有助于分离ON和OFF双极细胞通路的活动（如已有研究提出的40b:20b比率）。这些指标对于评估视网膜病理状态（如先天性静止性夜盲症，complete congenital stationary night blindness (CSNB)）具有潜在价值。

该研究的显著意义在于其高度的实用性。作者不仅提供了详尽的概念指南，还附上了开源的MATLAB代码工具包和分步教程，极大地降低了小波分析的技术门槛，使其能够被更广泛的研究和临床社区所采用。这为未来ERG在多种领域的应用开辟了新道路：一方面，DWT提取的定量特征可直接用于机器学习模型，辅助神经发育障碍（如自闭症谱系障碍, Autism Spectrum Disorder (ASD)、注意缺陷多动障碍, Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD)）的分类诊断；另一方面，CWT生成的尺度图可作为深度学习模型的输入，用于开发更精准的临床决策支持系统。

总之，这项研究成功地将小波分析这一强大的信号处理工具引入临床ERG领域，架起了一座连接复杂数学理论与实际临床应用的桥梁。通过提供易于理解的原理阐述和即插即用的分析工具，它有望推动ERG分析从传统的时域描述迈向多维度、高信息量的时频分析新时代，最终提升对视网膜功能和病理状态的诊断精度和理解深度。正如作者所强调的，没有任何单一方法是万能的，小波分析并非要取代传统时域分析，而是作为其强有力的补充，共同构建视网膜电生理活动的完整图谱。随着分子诊断的不断进展，这种客观的、通路分辨的ERG指标有望成为连接基因型与表型的重要功能桥梁。