专利名称：基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法
技术领域：
本发明涉及一种信号提取方法，具体涉及基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法。
背景技术：
近红外光谱技术能提供脑功能活动过程中的大脑皮层血氧代谢信息——氧合血红蛋白浓度变化Δ [HbO2]和还原血红蛋白浓度变化Δ [HHb]，可用于脑功能活动的检测。然而，通过近红外光谱技术进行诱发激励时脑功能活动的检测，会受到人体的生理活动如心脏跳动、呼吸、低频振荡、超低频振荡的影响，称之为生理干扰。这种生理干扰不但出现在头皮、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，严重影响了脑功能活动信号的准确提取。由于生理干扰来源于人体不同的生理活动，因而具有多个成分。当脑组织非均勻性严重时，将造成不同生理活动在空间不同位置上对生理干扰的“贡献”不同。对于这种情况，比较可行的办法是对不同类型的干扰进行单独估计。一种方法是通过血压检测仪，呼吸计等仪器获得每个生理干扰的参考信号，然后通过卡尔曼滤波跟踪不同的生理干扰，但这种方法需要借助额外的设备；另一种方法是通过多个先验频率的正弦或余弦信号作为生理干扰的参考信号，通过卡尔曼滤波进行生理干扰的估计，但这需要知道被测者生理干扰频率信息的先验知识，但由于个体差异这在实际应用中往往并不易于实现
发明内容
本发明的目的是为了解决当脑组织非均勻性严重时采用近红外光谱技术检测脑功能活动过程中氧合血红蛋白浓度变化Δ [HbO2]和还原血红蛋白浓度变化Δ [HHb]难以检测的问题。本发明方法包括以下步骤步骤一、在待测脑组织的头皮表面放置由双波长光源S和检测器Dl和D2构成的近红外探头，其中，双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为ι^δπιπι ^ T1 ^ 10mm，用于敏感外层脑组织的血液动力学变化；双波长光源S到检测器D2之间的直线距离为r2， 30mm ^r2 ^ 45mm,能够敏感大脑皮质的血液动力学变化，通过检测器记录大脑安静状态下的漫反射光强和大脑处于诱发激励时的漫反射光强，以获得两个不同波长入工和λ2时的光密度变化量的时间序列和ΔΟΖ)《㈨AODl(k)mODl(k)，k为时间，k= 1，
2,...,N5N为正整数，AODt (是)表示在双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为T1且
波长为λ工时光密度变化量的时间序列，幻表示在双波长光源S到检测器Dl之间的
直线距离为A且波长为λ 2时光密度变化量的时间序列，ΔΟΖ^(Α)表示在双波长光源s到检测器Dl之间的直线距离为r2且波长为λ工时光密度变化量的时间序列，表示在双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为r2且波长为λ 2时光密度变化量的时间序列；步骤二、根据步骤一获得的光密度变化量的时间序列并采用修正朗伯比尔定律获取巧测得的氧合血红蛋白浓度变化量的时间序列A[Hb02]N(k)和还原血红蛋白浓度变化量的时间序列Δ [HHb]N(k)，i^lU得的氧合血红蛋白浓度变化量的时间序列Δ [HbO2]F(k)和还原血红蛋白浓度变化量的时间序列A[HHb]F(k)；
Γ Π Λ「讯 n#"、( ^ (Λ(k) / DPF)- (sHHb (A2 )AOD^ (k) / DPF)A[Hb02] (k) =——^^A[HHbf(k) =A[Hb02f(k) =A[HHbf(k) =
rI (sHbO2 (Λ )SHHb (Λ ) - sHbO2 (Λ )SHHb (^2 ))
(sHbg2 (A )AOD^ (k)!DPF)- (sm0i (A1 )AQZ)； (k) / DPF)
rI (sHbO2 (^2 )SHHb (Λ ) - 8HbO2 (Λ )SHHb (^2 ))
(sHHb(Λ)ΔΟ《(k)/DPF)- (sHHb(A2)AODfa (k)/DPF)，
r2 (8HbO2 (^2 )SHHb (Λ ) - 8HbO2 (Λ )SHHb (^2 ))
(sHW2 (A (k) /DPF)- (sm02 (Λ )AODl (k) / DPF)
r2 (8HbO1 (^2 )SHHb (A ) - 8HbO1 (A )SHHb (^2 ))其中，SrabU1)为探头光源的波长为λ工时的消光系数，^ft02 (4)为探头光源的波长为λ 2时的消光系数，DPF为差分路径因子；步骤三、用x(k)表示步骤二中的Δ [HbO2]N(k)或Δ [HHb]N(k)，用经验模态分解将 x(k)分解为N个固态模式函数分量IMF分量，将剩余分量作为最后的IMF分量，则x(k)表示为
权利要求
1.基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，其特征在于 它包括以下步骤步骤一、在待测脑组织的头皮表面放置由双波长光源S和检测器Dl和D2构成的近红外探头，其中，双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为ι^δπιπι ^ T1 ^ 10mm,用于敏感外层脑组织的血液动力学变化；双波长光源S到检测器D2之间的直线距离为r,.2'30mm ^ 45mm,能够敏感大脑皮质的血液动力学变化，通过检测器记录大脑安静状态下的漫反射光强和大脑处于诱发激励时的漫反射光强，以获得两个不同波长入工和λ2时的光密度变化量的时间序列和ΔΟΖ^㈨，ΔΟΖ^㈧和ΔΟΖ^㈨，k为时间，k = 1，.2,...,N5N为正整数，AODf (A)表示在双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为T1且波长为λ工时光密度变化量的时间序列，幻表示在双波长光源S到检测器Dl之间的V直线距离为η且波长为λ2时光密度变化量的时间序列，ΔΟΖ^；(A)表示在双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为r2且波长为λ工时光密度变化量的时间序列，表示在双波长光源S到检测器Dl之间的直线距离为r2且波长为λ 2时光密度变化量的时间序列；步骤二、根据步骤一获得的光密度变化量的时间序列并采用修正朗伯比尔定律获取A 测得的氧合血红蛋白浓度变化量的时间序列A[Hb02]N(k)和还原血红蛋白浓度变化量的时间序列Δ [HHb]N(k)，巧测得的氧合血红蛋白浓度变化量的时间序列Δ [HbO2]F(k)和还原血红蛋白浓度变化量的时间序列A[HHb]F(k)；0 f {k) = (f^ (Λ、⑷Dl (k) IDPF)- (sHHb (A2 )A0D^ (k) / DPF)rI (sHbO2 (Λ )SHHb (Λ ) - 8HbO2 (Λ )SHHb (^2 )) (ε— (Λ NiHHbf{k) =A[Hb02f(k) =\Ν (h、_ (sHb02 (A2 )Α0Ρ^ (k)!DPF)- (sHWi (Λ )Α0Ρ^ (k) / DPF)rI (sHbO2 (A )SHHb (Λ ) - sHbO2 (Λ )SHHb (A ))(S歸(Λ(k)/DPF)- (sHHb(A2)A0Dfa (k)/DPF)r2 (8HbO1 (^2 )SHHb (A ) - 8HbO1 (A )SHHb (^2 ))C/LUiA[HHbf (k)=丨F"、_ (sHWi(A2)A0DFZi(k)/DPF)-(sm0i(A1 )Δ0《(k)/DPF)r2 (sHbO2 (^2 )SHHb (Λ ) - sHbO2 (Λ )SHHb (^2 ))其中，Eaab(A1)为探头光源的波长为λ工时的消光系数， &。2 (4)为探头光源的波长为λ 2时的消光系数， DPF为差分路径因子；步骤三、用x(k)表示步骤二中的Δ [HbO2]N(k)或Δ [冊！^⑴，用经验模态分解将乂⑴ 分解为N个固态模式函数分量IMF分量，将剩余分量作为最后的IMF分量，则x(k)表示为Nx(k) = JjCXk)i=\其中，Ci (k)为分解的IMF分量；步骤四、用d(k)表示步骤二中的Δ [HbO2]F(k)或Δ [HHb]F(k)，d(k)中包含脑功能活动信号r(k)和生理干扰i(k)，即d(k) =1~00+1(10，采用线性映射关系，用(^00的线性组合表示i(k)的估计，即
2.根据权利要求1所述的基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，其特征在于步骤一所述的双波长光源发出的两种波长分别为X1 = TeOnm, A2 =850nmo
3.根据权利要求1所述的基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，其特征在于步骤一所述的光源S与检测器Dl的间距为10mm，发光源S与检测器D2的间距为40謹。
4.根据权利要求1所述的基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，其特征在于步骤一中光密度变化量的时间序列ΔΟΖ^(幻和ΔΟΖ^(Α;)、按如下公式获取
全文摘要
基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，涉及脑功能信号提取方法。它解决了当脑组织非均匀性严重时现有技术检测脑功能活动过程中氧合血红蛋白浓度变化Δ[HbO2]和还原血红蛋白浓度变化Δ[HHb]难以检测的问题。本发明通过检测器记录大脑安静状态下和诱发激励时漫反射光强，以获得两个不同波长λ1和λ2时的光密度变化量的时间序列和和采用修正朗伯比尔定律获取r1测得的Δ[HbO2]N(k)和Δ[HHb]N(k)，r2测得的Δ[HbO2]F(k)Δ[HHb]F(k)；根据获得的所有参数推算出脑功能信号表达式；求解脑功能信号e(k)。本发明适用于医疗领域。
文档编号A61B5/1455GK102525422SQ20111044235
公开日2012年7月4日 申请日期2011年12月26日 优先权日2011年12月26日
发明者刘丹, 刘昕, 孙金玮, 张岩, 彼得·罗弗 申请人:哈尔滨工业大学