音乐治疗在特殊儿童心理健康中的应用研究
编译：泰和利康-单家旭
本篇文章的研究背景是关于音乐疗法在特殊儿童心理健康中的应用研究。文章指出自闭症的病因可能与遗传因素、社会刺激、家庭教育和生理机制有关，但目前还没有明确的结论。研究表明，调节人类肠道微生物群可以改善患有神经发育障碍的小鼠的社交行为，这表明自闭症儿童的重复行为可能与肠道微生物群有关。此外，一些研究者认为病因可能与基因有关，研究结果显示可能与环境和易感基因有关。然而，目前还没有针对自闭症患者的具有显著疗效的治疗方案，大多数临床治疗是基于干预治疗和各种类型的训练，不会对患者造成伤害。药物只用于治疗自闭症发作期间出现的健康问题，以及控制和缓解情绪，不能改善他们的社交障碍。同时，自闭症的诊断和各种干预方法的评估大多基于行为评估量表，这需要家长和医生充分观察、分析和计算评分，具有一定的主观性，难以准确反映疾病的情况。
本研究旨在探讨音乐疗法在特殊儿童心理健康中的应用。研究通过采集自闭症儿童的脑电图（EEG）信号，并使用功率谱分析方法来分析脑电信号的特征。研究还通过比较自闭症儿童在接受中国古筝演奏训练前后的行为数据和脑电信号，评估音乐疗法对自闭症儿童的影响。采用了自愿抽样的方法，从自闭症儿童中选择了相对均匀和代表性的儿童作为研究对象，以实现从整体了解的研究目的。在实践中，对所选儿童进行进一步评估，以确保其代表性，检查比较的质量和差异，并避免可能影响结果的大样本误差。
为了收集自闭症儿童的行为数据，使用了量表方法，其中使用的量表包括“儿童自闭症评定量表（CARS）”和“自闭症治疗评估检查表（ATEC）”。在获得脑电图（EEG）信号之前，将CARS和ATEC分发给8名自闭症儿童的监护人，并进行适当的解释，以协助完成量表。
·脑电信号的数据采集与分析
Dietch首先在分析脑电信号时引入了傅里叶变换方法。自此，脑电图信号开启了一个快速发展的时代，基于时频域的分析方法逐渐出现。脑电信号的研究方法逐渐形成了一套系统。经过长期的理论积累，脑电图信号的分析方法多种多样，根据特征选择的不同可分为以下四种：
(1)频域分析：该方法的主要分析方法是功率谱分析。其主要思想是将幅值信息转换为功率，然后将脑电信号的幅-时(amplitude-time)波形转换为工-频(power-frequency)波形。这样可以直接显示脑电图的节律变化和分布。功率谱估计根据其计算过程中所选择的有限时间序列的方式可分为经典估计和现代估计。功率谱估计最适合于平稳信号，而脑电信号具有非平稳性和强随机性的特点，因此在分析过程中存在旁波瓣遗漏(Side Lobe Leakage)和方差特性差(poor variance characteristics)的问题。
(2)时域分析：采集的脑电信号波形幅值随时间连续变化，时域分析法易于观察，结果直观清晰，在临床上更具有实用性。以往的脑电信号分析是观察者通过脑电信号上的特殊波形直接判断，完全依靠人眼，而时域分析是提取信号的特征。
(3)时频分析：脑电信号本身是非平稳的，是不断变化的，其频率也随着时间而变化。傅里叶变换简单地将时域和频域结合起来，即可获得准确的分析结果。因此，为了结果的准确性，时域和频域应该完全结合。常用的时频分析方法有小波分析(Wavelet Analysis)、匹配跟踪(Matching Tracking)等。
(4)非线性动态学分析(Nonlinear Dynamics Analysis)：研究表明，大脑具有非线性动态学特性，因此研究者将非线性动态学方法应用到脑电分析中，如复杂度(Complexity)、分形维数(Fractal Dimension)等。非线性动力学的分析方法不受信号中某些特殊点的干扰，也克服了以往方法不可重复的局限性，具有突出的应用价值。
EEG信号采集使用g.Nautilus高精度无线生物电信号采集和分析系统。在采集过程中，保持安静的采集环境，尽量减少室内人员，减少环境噪音对EEG信号的干扰。鉴于采集过程中不可避免的干扰，需要在分析前进行必要的预处理，以获得准确的信号特征。程序如下：
(1)删除不可用的通道数据，并用相邻通道数据的平均值代替。
(2)从32个通道中选取20个通道，分别位于额叶、顶叶、颞叶和枕叶4个脑区。
(3)采用自适应伪影检测(Adaptive Artifact Detection)方法去除眼动、呼吸、肌电、心电等伪影信号，去除基线漂移、突变斜率和异常值等，并滤除50 Hz工频干扰。
g.Nautilus 脑电信号采集系统
本研究基于功率谱对EEG信号进行分析。通过从脑皮层各个区域收集的电极的EEG信号，可以从频率域的角度提取EEG信号的各种特征，从而获得丰富的频谱信息。通过功率谱分析可以了解大脑不同区域的功率和能量分布，并找到它们之间的相关性。功率谱分析是EEG信号频谱分析的重要方法，它是在单位频带内信号功率随频率变化的谱，可以保留幅度值参数，因此可以直接反映EEG节律的变化和分布。
基于功率谱的EEG信号分析：通过功率谱分析，计算了自闭症儿童在中国古筝演奏训练前后不同时间段的EEG信号的相对功率。在相关功率分析中，本研究重点关注ASD儿童和TD儿童的Alpha和Theta频段。计算结果如图4.和5.结果所示，在经过4个月的中国古筝演奏训练后，自闭症儿童的枕叶α频带的相对功率显著增加，与典型发育儿童的相对功率接近。而顶叶θ频带的相对功率在训练后也有所增加。这些结果表明，中国古筝演奏训练对改善自闭症儿童的脑功能具有积极的影响。总体而言，通过实验结果，论证了中国古筝演奏训练作为一种音乐疗法对自闭症儿童的积极效果。行为数据和EEG信号分析结果都支持了实验的假设，即中国古筝演奏训练可以改善自闭症儿童的行为和脑功能。
综上所述，本研究通过音乐疗法中的古筝演奏训练方法，解决了研究问题，即探讨音乐疗法在特殊儿童心理健康中的应用。通过采集和分析EEG信号的功率谱，研究发现古筝演奏训练对自闭症儿童的脑功能有积极影响。这为音乐疗法在特殊儿童心理健康中的应用提供了科学依据。
