一种EEG和fMRI一致性的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种检测fMRI信号和EEG信号之间一致性的方法，它实现了将BOLD-fMRI信号转换成头皮BOLD-电位，然后和同步EEG信号拓扑图和时间序列进行对比分析，基本步骤如下：(1)fMRI图像边缘提取和环形映射；(2)图像信息整合，将多层扫描信息整合到圆形区域；(3)空白区拟合填充；(4)电势转换，将BOLD-fMRI信号转换成皮层电信号；(5)将转换的皮层BOLD-电位加载到有限元模型(Finite Element Method，FEM)构建的头模型上，求解头皮电位分布；(6)将头皮BOLD-电信号分布和同步获取的EEG信号进行拓扑图和时间序列对比，以分析研究fMRI和EEG信号之间的一致性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物医学信号处理领域，是一种研究脑电图(Electroencephalogram，EEG)和功能性磁共振成像(Functionalmagneticresonanceimaging，fMRI)信号一致性的检测方法和技术，特别是将BOLD-fMRI信号转换成电位分布，将BOLD信号变换到和EEG具有相同含义的信号形式，最终实现了fMRI和EEG之间的一致性分析和检测。
技术介绍
EEG和fMRI是目前两种无创的观察脑部活动的神经成像方式，其中血氧水平依赖效应功能磁共振成像(Bloodoxygenationleveldependent-functionalmagneticresonanceimaging，BOLD-fMRI)是比较常用的fMRI检测方法。EEG是通过放置在头皮的电极记录的大脑皮层神经元放电活动信息，反映的是大脑的同步神经活动；BOLD-fMRI是对脑局部血液动力学响应引起的血氧含量变化的度量，其与神经元群的能量代谢消耗有关，两者成像的生理基础不同。研究证明，血液动力响应和神经电活动之间是相关的，LogothetisNK等通过放置微电极到体细胞或神经细胞的轴突，通过测量记录神经元电位，比较局部场电位(LFPs)，单一单元活动(SUA)，多单元活动(MUA)等电位，发现了LFPs和血液动力响应有显著的相关性，表明BOLD信号和神经电活动之间存在着显著相关性。但是，EEG信号是大脑皮层神经元群的同步突触后电位(属于局部场电位)经过脑脊液和颅骨传播，最终在头皮上的电位分布，它是神经元活动在全脑水平上的综合表现，那么神经电活动经过传播在头皮上表现的EEG信号和BOLD信号之间是否还具有显著一致性，以及如何利用这一特性对大脑的状态进行检测是十分有意义的。由于目前缺乏对EEG和fMRI两种信号的一致性检测的技术，所以对两者之间的一致性的判定不很明确，以往的研究积累显示在多数情况下，一致性是明显的，这也就是当前EEG和fMRI融合研究的基础。但另一方面，不一致的状况也并不鲜见。如一些大脑的电活动异常时的表现。也就是血氧水平的变动可以导致局部场电位(LFPs)的变动，但反之，局部场电位的变动并不一定导致血氧水平的改变。因此专利技术一种检测EEG和fMRI两种信号的一致性监测的技术是十分有必要的。
技术实现思路
本专利技术通过将BOLD-fMRI信号转换成头皮BOLD-电位，然后和同步EEG信号进行拓扑图和时间序列对比分析，以实现fMRI信号和EEG信号之间的一致性分析和检测，基本方案如下：1.fMRI皮层信息提取，包括图像边缘提取和环形映射。首先对fMRI图像进行分割，以获取大脑图像，并且对分割后图像进行边缘提取，以获取大脑皮层图像信息，将获取的边缘信息遵循角度投影，映射到环形模板上；2.图像信息整合，将多层扫描信息整合到圆形区域。为了构造出大脑皮层的整个神经活动分布，需要将各扫描Slice层的皮层信息图像整合。因为fMRI图像经过了时间校准预处理，所以直接将不同扫描层的信息集中在一张图形即可；3.空白区拟合填充，以获取完整的大脑皮层信息。由于分层扫描的原因，层与层之间信息缺失，通过临近加权算法实现对这些空白区域填充，获取完整的大脑血液动力学响应分布。待拟合区域内的任意空白像素点的拟合值取决于最邻近有效值的加权平均值，即不断地扩大空白像素点周边的搜索范围，直到在一定的范围内存在大于6个有效值像素；4.电势转换，将BOLD-fMRI信号转换成皮层电信号。将大脑皮层血氧动力学分布转换成电学信号。大脑皮层的血氧动力学分布以像素的灰度值形式体现，相应部位的神经元的放电概率值的范围在0-255之间。图像中的每一像素点都代表了大脑皮层的相应区域，像素点的灰度值则表示了这一区域范围内神经元的放电概率。由此，采用像素阵列传播的方式来确定指定像素位置的电势值大小；5.将转换的皮层BOLD-电位加载到有限元模型(FiniteElementMethod，FEM)构建的头模型上，求解头皮电位分布，至此，BOLD信号转换成了和EEG具有相同意义的信号；6.将头皮BOLD-电信号分布和同步获取的EEG信号进行拓扑图对比和时间序列对比，以分析研究fMRI和EEG信号之间的一致性。本方案的有益效果在于：通过应用本专利技术提供的对EEG和fMRI信号之间进行一致性检测技术，可以深入进行两者一致性的分析研究，建立健康人群的一致性分布，作为标准图谱，为进一步地进行脑功能检测研究提供一种新手段。本专利技术技术可以用于大脑功能和大脑病变检测，提供一种新的技术作为诊断依据。例如，目前世界上有数以百万计的大脑电活动异常的病人，在对这些病变初期检测时，本技术有可能发挥重要作用。同时本技术还可以用于EEG和fMRI融合的脑功能状态检测，EEG和fMRI同步检测是一种新的高性能的脑功能检测技术，它的基础是在于fMRI信号和EEG信号的一致性，采用本技术可以提高该技术的性能。附图说明图1整体技术方案流程图图2构造的16*16点阵图图3经过电势转换得到的皮层BOLD-电位分布图图4有限元求解结果(头皮BOLD-电位)与同步EEG拓扑图的比较图5有限元求解结果(头皮BOLD-电位)与采样EEG信号的比较图6EEG信号主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)处理后与有限元求解结果(头皮BOLD-电位)的比较具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式作详细说明。本专利技术提出的整体方案流程如图1所示。步骤一：fMRI图像边缘提取模块首先对fMRI图像进行分割，以获取大脑图像，并且对分割后图像进行边缘提取，以获取大脑皮层图像信息，将获取的边缘信息遵循角度投影，映射到环形模板上；步骤二：fMRI图像信息整合模块为了构造出大脑皮层的整个神经活动分布，需要将各扫描Slice层的皮层信息图像整合。因为fMRI图像经过了时间校准预处理，所以直接将不同扫描层的信息集中在一张图形即可；步骤三：fMRI图像空白区填充模块由于分层扫描的原因，层与层之间信息缺失，通过临近加权算法实现对这些空白区域填充，获取完整的大脑血液动力学响应分布。待拟合区域内的任意空白像素点的拟合值取决于最邻近有效值的加权平均值，即不断地扩大空白像素点周边的搜索范围，直到在一定的范围内存在大于6个有效值像素。临近加权算法如公式1所示：gobj=Σi=1nrn-i+1Σi=1nrigi---(1)]]>式中gobj是待填充的空白像素点的灰度值，gi是空白像素周边的有效像素灰度值，ri为有效像素距空白像素距离。步骤四：BOLD-fMRI电势转换模块将大脑皮层血氧动力学分布转换成电学信号。大脑皮层的血氧动力学分布以像素的灰度值形式体现，相应部位的神经元的放电概率值的范围在0-255之间。图像中的每一像素点都代表了大脑皮层的相应区域，像素点的灰度值则表示了这一区域范围内神经元的放电概率。由此，采用像素阵列传播的方式来确定指定像素位置的电势值大小。具体的实施过程如下：1)以待估计点为中心，在周围构造16*16的像素阵列，如图2所示。在图2中每一个点代表一个神经元，各点之间的距离取神经细胞之间的平均距离30nm。2)根据待估计点的像素灰度值(假设该点本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种EEG和fMRI一致性的检测方法通过将BOLD‑fMRI信号转换成头皮BOLD‑电位，然后和同步EEG信号进行对比分析，进行fMRI信号和EEG信号之间的一致性检测和研究的基本方法。

【技术特征摘要】
1.一种EEG和fMRI一致性的检测方法通过将BOLD-fMRI信号转换成头皮BOLD-电位，然后和同步EEG信号进行对比分析，进行fMRI信号和EEG信号之间的一致性检测和研究的基本方法。2.基于权利要求1所述的一种EEG和fMRI一致性的检测方法，采用以下方法：1)通过电势转换，将信号转换成皮层电信号；2)将转换的皮层BOLD-电位加载到有限元模型(FiniteElementMethod，FEM)构建的头模型上，求解头皮BOLD-电位分布；3)将头皮BOLD-电信号分布和同步获取的EEG信号对比，以分析研究fMRI和EEG信号之间的一致性。3.基于权利要求1所述的一种EEG和fMRI一致性的检测方法，采用以下BOLD-fMRI变换方法：1)fMRI皮层信息提取，包括fMRI图像边缘提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢松云，张娟丽，刘畅，李亚兵，段绪，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61