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《哈尔滨工业大学》 2011年
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基于近红外光谱技术的脑功能活动信号提取方法研究

张岩  
【摘要】:近红外光谱技术能够提供基于血红蛋白浓度变化的血液动力学信息,从而反映大脑皮质的血氧代谢状况,可用于脑功能活动的检测,被称为功能近红外光谱技术。与其它脑功能检测技术,如脑电图、脑磁图、正电子发射层析成像、以及功能磁共振成像等相比,近红外光谱技术具有使用方便、易实施、时间分辨率高、安全、便宜等优点,有非常广阔的应用前景。 近红外脑功能检测会受到心动周期、呼吸、自发性低频振荡以及超低频振荡等人体生理活动的干扰,这种生理干扰不仅出现在头皮、颅骨和脑脊液等外层脑组织中,也出现在脑灰质和脑白质等深层脑组织中,严重影响脑功能信号的准确提取。因此,本文针对利用近红外光谱技术进行脑功能信号提取中存在的生理干扰问题,研究相应的解决方法,从而提高脑功能信号的检测精度,促进功能近红外光谱技术的开发与应用。本文的主要研究内容体现在如下几个方面: (1)在进行脑功能检测时,近红外光谱技术无法获得真实的脑功能信号,并且部分容积效应会造成测量信号远低于真实信号,从而难以定量分析脑功能信号提取方法的有效性。因此,本文基于五层脑部模型对脑功能活动进行模拟,利用MonteCarlo方法仿真近红外光在模型中的传输过程,通过补偿部分容积效应,开发了可用于对脑功能信号提取方法进行定量分析的仿真软件包。 (2)单距测量方法具有探头结构简单和易于实现的优点,常用于血液动力学变化量的检测及基于阵列式光源检测器布局的脑功能成像研究。基于该方法的脑功能信号提取通常利用低通滤波技术抑制心动周期引起的生理干扰,但由于呼吸信号在频率上和脑功能信号有一定的重叠且是非平稳信号,使得呼吸干扰难以抑制。因此,本文提出基于经验模态分解的脑功能信号提取方法,该方法具有自适应时频特性,能够剔除心动周期和呼吸引起的生理干扰,从而提高脑功能信号的检测精度。利用自行开发的软件包,通过仿真验证了该方法在脑功能信号提取方面的有效性。 (3)相比于心动周期和呼吸,低频振荡和超低频振荡等干扰信号与脑功能信号的频带严重重叠,采用常规的滤波方法不能消除这样的生理干扰。脑功能活动发生在深层大脑皮质,而生理干扰来自各种不同的脑组织。考虑探测深度与探测距离相关,提出基于多距测量方法的递归最小二乘脑功能信号提取方法。在该方法中,近端检测器用于获取参考信号,远端检测器用于获取期望信号,利用递推最小二乘自适应滤波技术进行处理从而完成脑功能信号的提取,并通过对比研究了递推最小二乘算法和最小均方算法的检测精度和收敛速率。此外,考虑基于多距测量方法的自适应滤波对近红外脑功能信号的提取精度与探头布局密切相关,进一步分析了多距测量方法中探头布局对测量结果的影响及探头布局对外层脑组织厚度的敏感性。仿真结果表明基于多距测量方法的递推最小二乘自适应滤波能够有效抑制生理干扰,对脑功能信号的检测精度和收敛速率均明显优于最小均方自适应滤波,并从统计意义上给出了不同探头布局和不同外层脑组织厚度时脑功能信号提取结果的均方误差。 (4)近红外脑功能检测的生理干扰来源于人体不同的生理活动,当脑组织的非均匀性严重时,不同的生理活动在空间不同位置对生理干扰的影响也不尽相同。针对该问题,利用基于多距测量方法的自适应滤波能够实现对生理干扰的抑制,但并不能获得很好的检测精度。因此,针对多距测量方法,提出基于经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法。该方法首先对近端检测器测得的血液动力学变化进行经验模态分解,将分解的固有模态函数赋予不同的权系数以估计期望信号中的生理干扰,并通过递推最小二乘算法优化权系数。仿真结果表明优化算法能够依据生理干扰与固有模态函数的相关度自适应地调节权系数,在脑组织非均匀性严重时其脑功能信号检测精度优于最小二乘自适应滤波。 (5)为了验证近红外光谱技术在脑功能信号检测中的有效性,本文基于连续波光谱技术和多距测量方法设计了近红外组织氧检测系统。通过离体模型实验和在体前臂阻断实验对近红外组织氧检测系统的工作性能进行了分析。针对音乐刺激诱发的颞叶区血液动力学变化,进行了基于听觉组块设计的脑功能实验研究。利用组织氧检测系统对实验过程中漫反射光强进行实时监测,并采用递推最小二乘自适应滤波对颞叶区的血液动力学变化进行了深入分析。听觉刺激的实验结果表明,颞叶区对音乐刺激敏感,经过对比原始的与提取的血液动力学变化,证明了基于多距测量方法的递推最小二乘自适应滤波在脑功能检测中可行性和有效性。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TN911.7

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