基于眼电图分析水平扫视速度的转换模型开发：一项初步可行性研究

《Frontiers in Neuroscience》：Development of a transformation model to analyze horizontal saccadic velocity using electrooculography: a pilot feasibility study

　　

摘要
引言：扫视运动是神经科学和临床神经病学中已确立的生物标志物，视频眼动图（VOG）是测量的金标准。然而，VOG系统的高成本、庞大设备及差便携性限制了其临床实用性。眼电图（EOG）提供了一种实用替代方案，但将EOG测量值定量转换为VOG等效值的方法尚未充分确立。本研究旨在开发并验证一个数学推导的转换模型，用于从EOG记录中估计VOG等效的水平扫视速度。方法：4名健康成年人在执行受控水平注视转移时，同时进行EOG和VOG记录。基于角膜电位的电流源模型，推导出EOG电压速度与角速度之间的解析关系。系统评估多个高通滤波器设置，以确定最佳信号处理条件。转换方程从合并的水平扫视数据集中推导，并通过留一法受试者（LOSO）分析进一步评估。结果：理论模型预测EOG和VOG衍生扫视速度呈线性关系。在测试的滤波器设置中，0.3?Hz高通结合35?Hz低通滤波器产生了最佳总体一致性。在此条件下，最终转换模型对两个运动方向产生了共同斜率系数0.146 ^°/μV，并对向右扫视增加了方向特异性截距-82.37 ^°/s。转换后的EOG衍生速度与测量的VOG衍生速度无显著差异。LOSO验证显示了稳定的转换系数（平均斜率=0.147?^°/μV，平均截距=-82.47?^°/s），并在个体间保持了一致性。结论：一个经生物物理推导和实验验证的EOG-to-VOG转换模型可在适当滤波条件下提供水平扫视速度的准确估计。这些发现支持使用EOG进行定量扫视分析的可行性，为VOG提供了实用替代方案。

本研究背景：扫视运动是快速视线转移，作为神经科学和临床神经病学中的关键生物标志物，用于评估从大脑皮质到脑干的神经回路完整性。视频眼动图（VOG）是测量扫视运动的空间和时间分辨率金标准，但其高成本和庞大设备限制了在临床环境中的应用，尤其当患者合作困难或无法稳定暴露眼睛时。眼电图（EOG）主要在多导睡眠图（PSG）或脑电图（EEG）中用于睡眠研究，通过检测角膜-视网膜电位变化可靠量化眼球运动，且设备简便、可同时记录其他神经信号。然而，以往研究未系统检查EOG与VOG衍生扫视参数之间的关系，也未一致评估高通滤波器（HPF）设置对扫视参数估计和EOG-to-VOG转换稳定性的影响。因此，本研究旨在(1)调查EOG和VOG扫视速度的相关性，(2)提出数学推导的转换模型用于将EOG测量转换为VOG等效值，(3)探索支持稳定EOG基VOG等效值估计的HPF条件。研究结论：在所选滤波条件下（0.3?Hz HPF，35?Hz LPF），转换模型可提供与VOG衍生速度无显著差异的EOG衍生水平扫视速度估计，显示了EOG作为VOG实用替代方案的初步可行性。重要意义：该研究为VOG难以实施或不可用的情况（如睡眠监测、眼睑闭合患者）提供了定量扫视评估途径，扩展了EOG在临床和研究中的应用潜力。论文发表在《Frontiers in Neuroscience》。

关键技术方法：本研究在韩国Ajou大学医院招募4名健康成年人（33-44岁，2女性），同时使用商用PSG系统记录EOG（200?Hz）和VOG系统记录水平单眼（右眼）扫视运动（120?Hz）。在受控条件下，受试者执行水平20°注视转移任务（15-16次）及随机时序和空间（±30°）注视转移任务（19-21次）。信号处理采用因果数字滤波器，固定低通滤波器（LPF）为35?Hz，系统变化HPF截止频率（0.1、0.3、1?Hz及无HPF），通过合成EOG波形评估波形失真。基于角膜-视网膜电位的电流源近场模型推导EOG电压速度与角速度之间的线性关系，利用线性回归建立转换方程，并采用留一法受试者（LOSO）验证评估个体间泛化性。统计方法包括配对t检验、Bland-Altman分析和均方根误差计算。

研究结果：

1. 扫视速度范围获取：通过VOG系统记录右眼向右扫视平均速度为193.5?±?62.3?^°/s，向左扫视为-203.3?±?83.3?^°/s；EOG系统记录向右速度为1891.0?±?464.7?μV/s，向左为-1345.5?±?333.3?μV/s。EOG显示明显方向不对称，促使后续采用方向特异性转换模型。

2. 提出转换模型开发：基于角膜-视网膜电位的双极子近场模型，推导出在微小位移假设下EOG电压速度与角速度呈线性比例的关系（v_v ≈ k × v_e）。数值模拟验证了线性近似的有效性，在±5°至±45°扫视幅度内估计偏差小于4%。方向相关速度增益模拟显示仅0.4%的微小差异，支持使用共同斜率系数。额外考虑肌电活动等引入的方差项和偏移项，提出方向特异性方程。

3. 滤波分析与选择：合成EOG波形分析显示，HPF截止频率增加导致波形失真和速度降低。在多种HPF条件下，0.3?Hz HPF结合35?Hz LPF表现最佳：所有扫视的Bland-Altman平均偏倚为3.53?^°/s，MAE为67.97?^°/s，RMSE为84.34?^°/s；左向扫视的偏倚最低为7.01?^°/s。

4. 转换模型推导：在选定滤波条件下（0.3?Hz HPF，35?Hz LPF），左向扫视转换方程：v_{v left} = 0.146 × v_{e left}（斜率p<0.001）；右向扫视方程：v_{v right} = 0.146 × v_{e right} - 82.370（斜率p<0.001，截距p=0.003）。方差项未改善模型拟合，故省略。

5. VOG速度与转换EOG速度比较：转换后右向EOG衍生速度为193.5?±?67.8?^°/s，与VOG 193.5?±?62.3?^°/s无显著差异（p=1.000）；左向为-196.3?±?48.7?^°/s vs -203.3?±?83.3?^°/s（p=0.479）。小提琴图显示分布高度重叠。LOSO验证中转换系数稳定（平均斜率0.147?^°/μV，平均截距-82.467?^°/s），偏倚3.99?^°/s，LoA宽度372.70?^°/s，MAE 78.31?^°/s，RMSE 94.14?^°/s。

总结讨论：本研究为初步可行性研究，支持EOG用于估计VOG等效扫视速度。方向不对称可能源于外直肌电活动等生理伪差，而VOG的瞳孔追踪误差、滤波特性及眼球平移运动等因素也可能贡献。临床应用上，EOG可同时与EEG或PSG记录，适合无法进行VOG的患者（如睡眠监测或眼睑闭合）。局限性包括样本量小（仅4例健康人）、仅单眼记录且限于水平扫视，以及使用平均速度而非峰值速度。未来需扩大人群、双侧记录及更多扫视范式的验证。

研究结论（翻译原文Conclusion）：这项初步可行性研究检验了EOG衍生与VOG衍生扫视速度之间的定量关系，并提出了一个简单转换方法用于从EOG记录估计VOG衍生测量。在所选滤波条件下，转换后的EOG衍生速度与相应VOG衍生速度在多项互补分析中表现出一致性。这些发现表明EOG记录可能包含与扫视速度评估相关的定量信息，并支持在临床和研究环境中继续研究基于EOG的定量眼球运动分析。