【摘要】：近年來,功能性近紅外光譜技術(shù)(fNIRS)廣泛應(yīng)用于神經(jīng)影像學(xué)領(lǐng)域。為解決fNIRS特征信號提取中的信噪頻譜混疊問題,依據(jù)近紅外光譜腦功能成像信號非線性與非平穩(wěn)特點,提出一種結(jié)合集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法和獨立成分分析的多分辨率聯(lián)合信號提取方法 EEMD-ICA。在腦功能成像儀器平臺上采集多通道多波長腦功能成像近紅外光密度信號,先對該信號進(jìn)行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將其按頻率成分分解為多層本征模態(tài)函數(shù),之后將獨立成分分析應(yīng)用于目標(biāo)頻率分量函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)去噪,最后將處理后的分量累加、重構(gòu)獲得近紅外光譜腦功能成像的特征信號。將Valsalva氏實驗測試數(shù)據(jù)作為研究對象進(jìn)行濾噪處理,與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法和集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對fNIRS特征信號的提取效果對比。對實測數(shù)據(jù)的處理結(jié)果進(jìn)行信噪比和誤差參數(shù)分析,結(jié)果表明,該方法能夠有效解決去噪過程中丟失原始信號有用信息及由于信噪頻譜混疊不能完整去除噪聲的問題,信號處理效果理想,對比另外兩種信號提取方法更為優(yōu)化。
[Abstract]:In recent years, functional near infrared spectroscopy (fNIRS) has been widely used in the field of neuroimaging. In order to solve the problem of signal noise spectrum aliasing in fNIRS feature signal extraction, according to the nonlinear and non-stationary characteristics of near infrared spectrum brain functional imaging signal, A Multiresolution Joint signal extraction method (EEMD-ICA.) based on set empirical Mode decomposition (EMD) and Independent component Analysis (ICA) is proposed. The signal of near infrared light density of multi-channel and multi-wavelength brain functional imaging was collected on the platform of brain functional imaging instrument. The signal was decomposed into multilayer intrinsic mode function according to the frequency component by means of set empirical mode decomposition. Then the independent component analysis (ICA) is applied to the target frequency component function for adaptive denoising. Finally, the processed components are accumulated and reconstructed to obtain the characteristic signals of NIR functional imaging. The experimental data of Valsalva's experiment were used as the research object for noise filtering, and compared with the empirical mode decomposition (EMD) and set empirical mode decomposition (EMD) to extract the fNIRS feature signal. The signal to noise ratio (SNR) and error parameters of the measured data are analyzed. The results show that the method can effectively solve the problem of missing the useful information of the original signal during the process of de-noising and the problem that the signal and noise spectrum can not be completely removed because of the aliasing of the signal and noise spectrum. The effect of signal processing is ideal, compared with the other two signal extraction methods are more optimized.
【作者單位】： 吉林大學(xué)儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院;吉林大學(xué)第一醫(yī)院;
【基金】：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項子課題(120111222867002) 國家自然科學(xué)基金項目(21207047) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(20120061110092) 吉林省科技發(fā)展計劃重點項目(20120328)資助
【分類號】：R741.044;TN911.7;O433.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2425791