一种基于fmri信号噪声的处理方法
【专利摘要】本发明公开了对FMRI信号噪声的一种处理方法，尤其涉及对热噪声的处理方法。有益效果在于：测量出神经元中高斯白噪声对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小，进一步计算神经元中神经信号与高斯白噪声的信噪比，这样就可以对FMRI信号进行频谱分析，消除白噪声对FMRI信号的影响，得到更精确的结果。
【专利说明】一种基于FMRI信号噪声的处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及对FMRI信号噪声的一种处理方法，尤其涉及对热噪声的处理方法。
【背景技术】
[0002]现在有了一种非常优秀的大脑成像技术，那就是功能磁共振成像(FMRI)。空间编码是磁共振成像的关键技术。FMRI成像原理是局部增强的血流(及血量)使有效的T2*增加，并使BOLD对比起作用。BOLD对比磁化信号被采样成为离散的数据点(每个TR 一次)，生成MRI信号。这是数字化的信号，可进行进一步处理。除了实验诱发的神经活动之外，内部神经活动也会引起血流的波动，生理状态也可能对BOLD产生影响。各种形式的运动都是引起信号波动的噪声源。这些噪声已经被人们通过频谱分析解决。另一种噪声源是神经元内部的高斯白噪声，白噪声通过影响血流量来对FMRI信号产生影响，目前为止尚未有方法来消除白噪声的影响。
【发明内容】
[0003]针对上述存在的问题，本发明的目的是提供一种消除白噪声对FMRI信号影响的方法，得到更精确的FMRI信号，研究FMRI信号为对人脑进行多种新颖的认知神经科学的实验提供了有利条件，并可进行脑病理的研究，具有相当大的临床意义。
[0004]本发明的目的是通过下述技术方案实现的:
[0005]一种基于FMRI信号噪声的处理方法，其中，包括如下步骤，
[0006]步骤一，建立神经元模型；
[0007]步骤二，得到神经元膜电位及能量函数的图像；
[0008]步骤三，在上述模型中加入高斯白噪声；
[0009]步骤四，测量神经元中高斯白噪声对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小；
[0010]步骤五，计算神经元中神经信号与高斯白噪声的信噪比；
[0011]步骤六，对得到的FMRI信号进行频谱分析，消除白噪声的影响；
[0012]与已有技术相比，本发明的有益效果在于:测量出神经元中高斯白噪声对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小，进一步计算神经元中神经信号与高斯白噪声的信噪比，这样就可以对FMRI信号进行频谱分析，消除白噪声对FMRI信号的影响，得到更精确的结果。
【具体实施方式】
[0013]首先建立一个神经元模型，建议选取H-H模型，该模型比较完善，与实际情况较为相符。通过计算并得到神经元膜电位及能量函数的图像。
[0014]在上述模 型中加入高斯白噪声，通过不断的调整高斯白噪声的大小进行试验，最终测量出神经元中高斯白噪声对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小。[0015]通过计算原神经元模型中电流的大小及对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小来得到神经元中神经信号与高斯白噪声的信噪比，为后面处理FMRI信号提供依据。
[0016]最后是参考通过上述方法得到的神经信号与高斯白噪声的信噪比，对得到的FMRI信号进行频谱分析，消除白噪声的影响。
[0017]这样就可以对更精确的FMRI信号进行分析研究。
[0018]以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但本发明并不限制于以上描述的具体实施例，其只是作为范例。对于本领域技术人员而言，任何对该进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作出的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。
【权利要求】
1.一种对FMRI信号噪声的处理方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤一，建立神经元模型； 步骤二，得到神经元膜电位及能量函数的图像； 步骤三，在上述模型中加入高斯白噪声； 步骤四，测量神经元中高斯白噪声对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小; 步骤五，计算神经元中神经信号与高斯白噪声的信噪比； 步骤六，对得到的FMRI信号进行频谱分析，消除白噪声的影响。
2.根据权利要求1所述的一种对FMRI信号噪声的处理方法，其特征在于，所述步骤四中的测量神经元中高斯白噪声对神经元膜电位及能量函数产生影响的噪声值大小。
3.根据权利要求1所述的一种对FMRI信号噪声的处理方法，其特征在于，所述步骤五中的计算神经元中神经信号与高斯白噪声的信噪比。
【文档编号】A61B5/055GK103892832SQ201210584464
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2012年12月28日 优先权日:2012年12月28日
【发明者】陈斌 申请人:新昌县冠阳技术开发有限公司