功能近紅外光譜術(shù)(functional Near-infrared Spectroscopy,fNIRS),具有非侵入式、低成本、便攜,較高的時間分辨率和空間分辨率等優(yōu)勢,逐步發(fā)展成了新興的醫(yī)學(xué)檢測技術(shù),并應(yīng)用在腦功能檢測等重要領(lǐng)域。然而,與腦電(Electroencephalography,EEG)和功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)等較成熟的檢測技術(shù)相比,現(xiàn)有fNIRS的研究多集中在某種具體方法上,較少涉及信號的系統(tǒng)性研究。本文圍繞fNIRS信號,利用自主研發(fā)的fNIRS醫(yī)用系統(tǒng)對信號進行了可靠性研究,對時域漂移提出了優(yōu)化的基線校正方法,還將改進的fNIRS系統(tǒng)應(yīng)用于頻域分析,探究了血液動力學(xué)參數(shù)的低頻振蕩信號(Low Frequency Oscillations,LFOs)在短時工作記憶下的變化。主要內(nèi)容和創(chuàng)新之處有:(1)建立了一種fNIRS信號從預(yù)處理到統(tǒng)計分析和建模分析的通用處理框架,針對不同的fNIRS應(yīng)用目的,從頻域和時域兩方面進行分析,對常用的信號處理模式進行了分析總結(jié)。建立了fNIRS信號預(yù)處理的基本方法,去除偽跡、降低噪聲、校正基線。提出通過修正的Beer-Lambert定律對信號進行轉(zhuǎn)化的方法,將獲得的電信號轉(zhuǎn)化為血液動力學(xué)參數(shù)的相對濃度或絕對濃度。分析了可以指向檢測結(jié)果和病癥診斷的特征量。提供了用于檢驗差異和判斷處理效應(yīng),針對多個信號的常用的t檢驗、F檢驗等數(shù)理統(tǒng)計方法,針對復(fù)雜情況的建模分析方法。(2)利用自主研發(fā)的血栓檢測系統(tǒng)和療效評估檢測系統(tǒng),對fNIRS信號的可靠性進行了驗證,證明了該系統(tǒng)的fNIRS信號具有良好的可靠性,受外界干擾較小。自主研發(fā)基于fNIRS技術(shù)的血栓檢測系統(tǒng)和療效評估檢測系統(tǒng),通過穩(wěn)定性實驗、電磁干擾實驗、光學(xué)血液模型實驗、人體前臂阻斷實驗等一系列實驗,對fNIRS信號的可靠性進行了研究和驗證,證明了fNIRS信號的穩(wěn)定性、魯棒性和靈敏性,有助于促進fNIRS在臨床上的應(yīng)用。(3)從時域角度,研究了時域漂移對fNIRS信號預(yù)處理的重要影響,分析了時域漂移的可能來源,針對時域漂移,提出了一種能夠在檢測過程中實時進行基線校正的方法。考慮到fNIRS信號時域漂移主要來源于人體的自調(diào)控、系統(tǒng)硬件變化和數(shù)據(jù)采集時的干擾,本文在嘗試了多種擬合函數(shù)后,提出了多項式擬合的時域漂移校正方法,通過擬合評估參數(shù)的比較,判斷四階多項式擬合方法為針對時域漂移問題效果較好的基線校正方法,并在檢測中進行實時基線校正。該方法特別適用于臨床中對實時檢測需求較高的監(jiān)護儀器。此外,還通過驗證實驗,證明了傳感器和光源的溫度在檢測中無明顯變化,系統(tǒng)硬件溫度變化并非導(dǎo)致時域漂移主要原因。(4)從頻域角度,研究了LFOs的提取方法,探索了大腦在執(zhí)行語言的工作記憶任務(wù)時的神經(jīng)機制。實驗過程基于N-back工作記憶任務(wù)范式,應(yīng)用fNIRS檢測出大腦血液動力學(xué)參數(shù)并提取LFOs。結(jié)果發(fā)現(xiàn),隨著N-back實驗中難度負載的提高,大腦的激活區(qū)域擴大,LFOs的功率譜升高,且激活程度與難度負載效應(yīng)呈正相關(guān),同時表現(xiàn)出左側(cè)語言區(qū)激活狀態(tài)更強。該工作為短時記憶的腦機制研究提供了更多證據(jù)�？傊�,本文圍繞fNIRS信號的系統(tǒng)研究,從可靠性研究出發(fā),涉及硬件的研發(fā),也從時域和頻域的角度進行了軟件的優(yōu)化,最終在腦功能研究方面得到應(yīng)用。本研究發(fā)現(xiàn),fNIRS作為一種新興的腦功能檢測技術(shù),其信號處理基本處理框架已經(jīng)形成,從時域和頻域角度均可用于腦功能等的研究,在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中具有良好的可靠性。綜上,fNIRS信號的處理方法及應(yīng)用值得進一步研究和推廣。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R312;TN911.7
【部分圖文】：

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文漸成為越來越被關(guān)注和使用的研究工具[6, 7]�？椫胁煌纳珗F對近紅外光譜具有不同的吸收和散射特體組織中占絕大部分的水，在 600~900 nm 波長區(qū)間的吸收。而在同樣的近紅外光譜范圍，氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋此，可以利用某些波長來計算兩者的相對變化濃度。除此之點所示，在 805 nm 波長左右，氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋所以可利用此消光點計算總血紅蛋白濃度[10]。綜上，NIRS織，并通過測量得到的生物組織吸收系數(shù)、散射系數(shù)等光學(xué)理參數(shù)，如血液動力學(xué)參數(shù)和血氧飽和度（Tissue BStO2）等。NIRS 技術(shù)可以說是大腦成像的“光學(xué)窗口”[10

研究進行調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，針對 fNIRS 信號的研究成果數(shù)量較少，但又是研究者們的重點關(guān)注，有較大的研究空間。同時，fNIRS 信號具有良好的時間分辨率和空間分辨率，因而具有較高的醫(yī)學(xué)應(yīng)用價值，從而需要更深入的探索。從研究成果數(shù)量分析，NIRS 的研究數(shù)量較少，與信號相關(guān)的研究占比較少。通過 Web of Science 網(wǎng)站，分別檢索腦電（Electroencephalogram, EEG）、fMRI 和NIRS 的文章發(fā)表數(shù)量，再檢索三個領(lǐng)域信號相關(guān)研究的文章數(shù)量。結(jié)果如圖 1-2所示，從 SCI 庫中檢索到的關(guān)于 EEG 和 fMRI 的文章總數(shù)量分別是 128668 篇、72794 篇，NIRS 只有 10421 篇。從信號研究的絕對數(shù)量來看，如圖 1-3 所示，NIRS信號的研究數(shù)量很少，遠遠少于 EEG 領(lǐng)域的 34374 篇和 fMRI 領(lǐng)域的 17710 篇，僅有 1600 篇。從信號研究在各自領(lǐng)域研究的占比來看，EEG 和 fMRI 的占比在 25%左右，而 NIRS 的占比僅僅在 15%左右。經(jīng)過對比不難發(fā)現(xiàn)，EEG 和 fMRI 等腦功能檢測技術(shù)，經(jīng)過多年的發(fā)展，在信號處理方面有著大量的研究成果，已具有較為成熟、經(jīng)典的信號處理框架，在醫(yī)學(xué)檢測的各個領(lǐng)域應(yīng)用。NIRS 技術(shù)與前兩者相比，信號研究方面成果較少，還處于起步階段。正是如此，NIRS 中信號相關(guān)的研究還存在較大的探索空間。

4 1-4 不同無創(chuàng)腦功能檢測技術(shù)的空間分辨率和時間分辨率比較[1紅外光譜術(shù)原理組織中光子傳輸特性的研究織與光子的相互作用，因組織的復(fù)雜性而呈現(xiàn)不同，主要式。散射包括透射和前后向散射，吸收包括吸收和二次光可以通過吸收系數(shù)、散射系數(shù)等參數(shù)建立模型，進行描述數(shù)（AbsorptionCoefficient, ），是光在單位長度的傳播

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 周振宇;楊宏宇;龔輝;駱清銘;陸祖宏;;基于希爾伯特-黃變換的近紅外腦功能成像信號分析[J];光學(xué)學(xué)報;2007年02期

2 李文,楊國忠;腦功能成像技術(shù)的研究[J];國外醫(yī)學(xué).生物醫(yī)學(xué)工程分冊;1999年01期

本文編號：2830353