基于自适应正交镜像滤波器组(AQMFB)与离散小波变换(DWT)的疼痛诱发电位EEG眨眼伪迹去除技术

为解决疼痛诱发电位脑电图(EEG)中眨眼伪迹干扰难题，研究人员创新性提出结合自适应正交镜像滤波器组(AQMFB)与离散小波变换(DWT)的预处理框架。该方法突破传统DWT固定小波局限，依据EEG特征动态构建小波基，实验证实其能在保留疼痛信息前提下高效去除伪迹，为临床疼痛评估提供可靠技术支撑。

　　

疼痛诱发电位脑电图(EEG)作为评估痛觉的黄金电生理指标，却总被背景神经活动与不受控的眨眼动作搅局。尽管现有去伪迹方法各显神通，但要么得靠额外参考信号"打辅助"，要么对个体差异"装看不见"，甚至要人工反复调参——这些短板让它们在临床疼痛评估战场集体"掉线"。

这回科学家祭出组合技：让自适应正交镜像滤波器组(AQMFB)和离散小波变换(DWT)组队干活。传统DWT就像给所有患者开同款"数学显微镜"，而新方法却能根据EEG信号特征现场定制小波基，相当于给每段脑电波配专属"美颜滤镜"。实验数据亮剑时，AQMFB-DWT在四个擂台（去伪迹效果、疼痛信息保真度、处理速度、普适性）上拳打脚踢各路前辈，既把眨眼伪迹清理得干干净净，又让关键疼痛信号"毫发无伤"，处理速度还快得像给EEG做了个"光子嫩肤"。这项技术堪称疼痛电生理研究的"预处理瑞士军刀"，为破解临床疼痛客观评估难题撕开一道曙光。