基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置及其方法与流程

本发明属于光学生理信号探测技术领域，尤其是一种基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置及其方法。

背景技术：

近红外光谱术是一种无创的生理信号检测手段，其通过不同波段的近红外光穿透组织，在另一端被探测器接收，可以可靠地测量血液动力学参数的相对变化。由于近红外光谱术通过检测大脑皮层血氧参数的变化反映对应脑区的功能活动，因此被广泛应用于神经科学和认知心理学的研究中。

功能性近红外光谱技术(functionalnear-infraredspectroscopy,fnirs)利用血液的主要成分对600-900nm近红外光良好的散射性,从而获得大脑活动时氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况。由于近红外光可以穿透头皮和颅骨到达大脑皮层，因此fnirs探测的血氧信号中包含头皮和颅骨中的血流信号(干扰信号)。这种干扰信号来源于浅表组织，基于组织反射式数据采集模式的fnirs对于该信号更加敏感，因此由认知任务引起的血氧变化信号有可能被湮没在表层干扰中，从而严重影响fnirs检测脑功能的准确性。由于这种噪声本身频谱与需要提取的脑功能活动信号高度混叠，难以通过常规的比如滤波等软件方法进行去除。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种设计合理、精度高且易于实现的基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置及其方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置，包括正常间距探测器、小间距探测器、光源、探测光纤和探头夹具，所述光源、正常间距探测器和小间距探测器分别与探测光纤一端相连接，所述探测光纤另一端通过探头夹具固定在探头帽上。

所述正常间距探测器为1～6个，所述小间距探测器为1～2个，正常间距探测器和小间距探测器分布在光源周围。

所述光源与正常间距探测器的中心间距为25～35mm；光源与小间距探测器中心间距为6～15mm。

所述光源的波长组合为700～790nm和800～860nm，所述光源采用发光二极管led或激光二极管ld。

所述正常间距探测器、小间距探测器均使用雪崩式光电二极管。

所述探测光纤包括光纤、光纤固定座和光纤接头，所述光纤接头固定在光纤的一端，该光纤接头用于与光源、正常间距探测器或小间距探测器相连接；所述光纤另一端穿过光纤固定座并在光纤固定座内成90度弯角，在光纤固定座两端的光纤外部设有硬质护套。

所述光纤整体使用黑色柔性材料进行包覆，光纤整体长度为50～300cm；所述光源、正常间距探测器所使用的光纤孔径为2～8mm，小间距探测器所使用的探测光纤孔径为0.6～2mm；所述硬质护套使用聚四氟乙烯制成；所述光纤接头采用sma905接头。

所述探头夹具包含压帽、上底座和下底座，所述上底座和下底座可通过螺纹安装在探头帽两侧；在上底座的一侧开有一个矩形窗供探测光纤穿过，在上底座上端外侧制有一圈弧形突起，在压帽下端设有卡扣，卡扣和圆弧形突起卡接在一起将上底座和压帽固定在一起；在压帽内部顶端固定有弹簧将探测光纤压入至上底座内并使探测光纤末端与头皮进行接触。

一种基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置的实现方法，包括以下步骤：

步骤1、在实验中通过正常间距探测器与小间距探测器采集对应位置经脑组织散射后的光强变化信号；

步骤2、通过修正的比尔朗博定律将多个波长的光强信号转换为血液动力学参数的相对变化，将正常间距通道信号记为y3,小间距通道信号记为y1；

步骤3、依次处理每个正常间距通道的y3信号，并将距离该通道最近的小间距通道y1作为参考；

步骤4、在线进行表层干扰去除时，首先对信号进行初始化处理，对小间距通道的y1信号使用如下公式进行逐点的校正，校正后的第n个点的信号记为y′1[n]：

y′1[n]＝(y1[n]-y1b)*k

其中y1b为基线，k为增益系数；

步骤5、根据自适应滤波的原理，使用如下公式处理y′1和y3信号：

其中e[n]为滤波后的信号，na为滤波器阶数，na设置为1-10阶，wk,n是第k阶的自适应相关系数；

步骤6、根据步骤5中计算出的e[n]作为去除表层干扰的信号。

所述基线y1b的计算方法为开始采集后前10s信号做平均；

所述增益系数k是根据当前最近的50个数据，使用如下公式计算得到：

所述第k阶的自适应相关系数wk,n是根据如下公式计算得到：

wk，n＝wk，n-1+2u*e[n-1]*y′1[n-1]

其中，初始值wk,1设置为[1,0,0,…]，u为滤波器增益系数，u设置为0.0001。

本发明的优点和积极效果是：

1、本装置增加了小间距探测器并与正常间距探测器配合，在数据采集过程中能够实时去除表层干扰信号，有效地解决了近红外血液动力学参数检测中受表层干扰严重的问题，提高了fnirs检测精度及可靠性。

2、本方法在fnirs检测中加入了小间距(0.6～1.5cm)探测通道来提取表层的血液动力学变化，并将小间距通道信号作为参考，使用自适应滤波的方式在线去除其他正常通道信号中的表层干扰成分，提高了fnirs检测信噪比与信号准确性和可靠性，在基于近红外的脑功能信号检测领域具有重要的应用价值。

附图说明

图1是本发明的表层干扰在线去除装置结构图；

图2是本发明的探测光纤结构图；

图3是本发明的探头夹具结构图；

图4是本发明的表层干扰在线去除方法原理图；

其中，1：正常间距探测器，2：小间距探测器，3：光源；4-1：光纤固定座，4-2：光纤，4-3：光纤接头，4-4：硬质护套；5-1：压帽，5-2：弹簧，5-3：矩形窗口，5-4：卡扣，5-5：弧形突起，5-6：下底座，5-7：探头帽，5-8：上底座。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。

一种基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置，如图1至图3所示，包括正常间距探测器1、小间距探测器2、光源3、探测光纤和探头夹具，所述光源、正常间距探测器和小间距探测器分别连接探测光纤，所述探测光纤的端部通过探头夹具固定在探头帽上。

如图1所示，所述正常间距探测器为1～6个，小间距探测器为1～2个，正常间距探测器和小间距探测器分布在光源周围，具体排布方式如下：

1～6个正常间距探测器围绕光源均匀排布，光源与正常间距探测器的中心间距为25～35mm，该距离根据探测位置的大脑皮层灰质与头皮距离来确定，具体计算方法为距离乘以1.41作为光源与探测器的间距。

光源与小间距探测器中心间距为0.6～1.5cm，该距离根据探测位置的皮肤厚度来确定，具体计算方法为皮肤厚度乘以2作为光源与探测器的间距。小间距探测器放在光源的一侧(1个)，或对侧(2个)。当排布方式确定后光源和探测器的位置在采集数据过程中不可移动。

图1给出的是2个小间距探测器、6个正常间距探测器的分布方式，在实际应用时，可以根据探测区域大小来对该单元进行扩增。

所述光源的波长组合为700～790nm和800～860nm，制作材料为发光二极管led或激光二极管ld。该光源通过探测光纤耦合到头皮探测位置。所述正常间距探测器、小间距探测器均使用滨松公司生产的雪崩式光电二极管，每个探测器均通过探测光纤耦合到头皮探测位置。

光源、正常间距探测器、小间距探测器所使用的探测光纤的结构相同，区别仅在于光纤的孔径不同。光源、正常间距探测器所使用的光纤孔径为2～8mm，小间距探测器所使用的探测光纤孔径为0.6～2mm。探测光纤的具体结构如图2所示，包括光纤4-2、光纤固定座4-1、光纤接头4-3，所述光纤可以使用塑料、玻璃或者石英材质。光纤整体长度为50～300cm，中间整体使用黑色柔性材料进行包覆，例如使用橡胶管进行包覆。光纤接头连接在光纤的一端，该光纤接头采用sma905接头并与光源、正常间距探测器或小间距探测器相连接。光纤另一端与头皮接触且其端面可以是平面或做弧状面，该端光纤穿过光纤固定座并在光纤固定座内成90度弯角硬质结构，光纤固定座两端的光纤外部设有硬质护套4-4，其中与头皮接触一端的弯角末端长度为10～30m，硬质护套可以使用聚四氟乙烯制成。

如图3所示，所述探头夹具包含压帽5-1、上底座5-8和下底座5-6，上底座和下底座可通过螺纹安装在探头帽5-7两侧。其中，探头帽是作为排布多个光纤探头的基底材料，形状可以是但不局限于圆形。探头帽制作材料可以使用低温热塑板，首先用60度热水浸泡，变软后在头模上塑形，并在需要固定探头的位置进行打通。在上底座的一侧开有一个矩形窗5-3供探测光纤穿过，在上底座上端外侧制有一圈弧形突起5-5，在压帽下端设有卡扣5-4，卡扣和圆弧形突起卡接在一起将上底座和压帽固定在一起。在压帽内部顶端固定有弹簧5-2可使探测光纤压入至上底座的孔中，该压帽顶部金属弹簧为探测光纤提供向下的压力以使探测光纤末端与头皮进行接触。

在探头夹具制作商，可以使用树脂或者塑料材料通过3d打印加工。为了保证探头之间的距离，相邻的探头夹具之间通过塑料片连接。

基于上述基于小间距参考通道的表层干扰在线去除装置，本发明的基于小间距参考通道的表层干扰在线去除，包括以下步骤：

步骤1、在实验中通过正常间距探测器与小间距探测器采集对应位置经脑组织散射后的光强变化信号。

步骤2、通过修正的比尔朗博定律将多个波长的光强信号转换为血液动力学参数的相对变化，将正常间距通道信号记为y3,小间距通道信号记为y1。

步骤3、依次处理每个正常间距通道的y3信号，并将距离该通道最近的小间距通道y1作为参考。后续步骤均按照此规则进行。

在线运行的程序框图如图4所示，具体执行方式与计算方法在步骤4和步骤5中说明。

步骤4、在线进行表层干扰去除之前，首先对信号进行初始化处理，对小间距通道的y1信号使用如下公式进行逐点的校正，校正后的第n个点的信号记为y′1[n]：

y′1[n]＝(y1[n]-y1b)*k(1)

其中y1b为基线，计算方法为开始采集后前10s信号做平均。k为增益系数，根据当前最近的50个数据，使用公式2计算。

步骤5、根据自适应滤波的原理，使用公式3处理y′1和y3信号：

其中e[n]为滤波后的信号，na为滤波器阶数，一般可以设置为1-10阶。wk,n是第k阶的自适应相关系数，根据公式4计算：

wk，n＝wk，n-1+2u*e[n-1]*y′1[n-1](4)

初始值wk,1设置为[1,0,0,…]。u为滤波器增益系数，一般设置为0.0001.

步骤6、根据步骤5中计算出的e[n]作为去除表层干扰的信号。

需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。