基于差分路径因子估计的近红外脑功能信号处理方法技术

基于差分路径因子估计的近红外脑功能信号处理方法，本发明专利技术涉及近红外脑功能信号处理方法。本发明专利技术目的是为了解决现有技术中修正郎伯比尔定律所使用的差分路径因子参考值与实际测量对象的真实差分路径因子存在较大的差异，同时光源检测器所采集到的光密度变化量的时间序列信号中也存在着测量误差干扰，导致对连续波近红外脑功能活动响应信号测量提取精度低的问题。获得不同波长的近红外光在距离检测器相同距离下的光密度变化量的时间信号；采用修正郎伯比尔定律对信号构建方程；将方程组改写为矩阵形式；对增广矩阵进行奇异值分解；得到检测器处的氧合血红蛋白和还原血红蛋白浓度变化时间信号的总体最小二乘解。本发明专利技术用于脑功能信号领域。

Near infrared brain functional signal processing method based on differential path factor estimation

The invention relates to a near infrared brain functional signal processing method based on differential path factor estimation. The invention relates to a near infrared brain functional signal processing method. The aim of the present invention is to solve the difference between the reference value of the differential path factor used by the corrected Lang Bill's law and the real difference path factor of the actual measuring object. At the same time, there is also a measurement error interference in the time series signal of the light density variation collected by the light source detector. It is difficult to measure the response signal of continuous wave near-infrared functional brain activity. The time signal of the light density variation at the same distance from the detector at different wavelengths was obtained; the equation of the signal was constructed by modified Lambert Bill's law; the equation group was rewritten into a matrix form; the singular value decomposition of the augmented matrix was carried out; the oxygenated hemoglobin and the reduced hemoglobin concentration at the detector were obtained. The overall least square solution of the degree change time signal. The present invention is used in the field of brain function signal.

【技术实现步骤摘要】
基于差分路径因子估计的近红外脑功能信号处理方法
本专利技术涉及近红外脑功能信号处理方法。
技术介绍
连续波近红外光谱技术可检测脑组织中的氧合血红蛋白及还原血红蛋白浓度的变化信息，提供脑功能活动过程中的脑组织血氧变化信息，用于脑功能活动检测。与传统脑功能检测方法如功能性磁共振成像、正电子放射断层扫描等相比，基于近红外光谱技术的脑功能检测方法具有低成本、易实施、非侵入、安全性好等诸多优点。当采用连续波近红外光谱检测技术对脑功能活动进行测量时，需要使用修正郎伯比尔定律对脑部安装的光源检测器所采集到的光密度变化量的时间序列信号进行信号处理来获取还原血红蛋白浓度变化时间信号和氧合血红蛋白浓度变化时间信号。然而，在修正郎伯比尔定律中需要使用到的差分路径因子一般为文献中的参考值，由于不同的实际测量对象存在较大的个体差异如不同测量对象的脑部头皮、颅骨、脑脊髓液、脑灰质、脑白质等各层脑组织的厚度因人而异，因而导致文献中的差分路径因子参考值与实际测量对象的真实差分路径因子之间通常会存在较大的差异，同时光源检测器所采集到的光密度变化量的时间序列信号中也存在着测量误差干扰，从而导致了利用修正郎伯比尔定律处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于差分路径因子估计的近红外脑功能信号处理方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一：在待测脑组织头皮表面放置一个由五波长光源S与检测器D所构成的近红外探头，五波长光源S与检测器D之间的直线距离为R，五波长光源S发出的近红外光的波长分别为λ1、λ2、λ3、λ4和λ5，检测器D用于获取大脑安静状态下的漫反射光强和大脑诱发激励状态下的漫反射光强，从而获得五个不同波长的近红外光在距检测器D相同距离R下的光密度变化量的时间信号：

【技术特征摘要】
1.基于差分路径因子估计的近红外脑功能信号处理方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一：在待测脑组织头皮表面放置一个由五波长光源S与检测器D所构成的近红外探头，五波长光源S与检测器D之间的直线距离为R，五波长光源S发出的近红外光的波长分别为λ1、λ2、λ3、λ4和λ5，检测器D用于获取大脑安静状态下的漫反射光强和大脑诱发激励状态下的漫反射光强，从而获得五个不同波长的近红外光在距检测器D相同距离R下的光密度变化量的时间信号：和其中，t为采样时刻，t＝1,2,…,N，N为正整数；为五波长光源S发出近红外光的波长为λ1时，检测器D获得的光密度变化量时间信号；为五波长光源S发出近红外光的波长为λ2时，检测器D获得的光密度变化量时间信号；为五波长光源S发出近红外光的波长为λ3时，检测器D获得的光密度变化量时间信号；为五波长光源S发出近红外光的波长为λ4时，检测器D获得的光密度变化量时间信号；为五波长光源S发出近红外光的波长为λ5时，检测器D获得的光密度变化量时间信号；步骤二：对步骤一获得的五个不同波长下的近红外光在距检测器D相同距离R下的光密度变化量时间信号中每两组采用修正郎伯比尔定律构建一个方程组，总计构建十个方程组，具体的方程组表示为：其中，i为数字标号，取值范围是i＝1,2,3,4,5；j为数字标号，取值范围是j＝1,2,3,4,5；λi或λj为五波长光源S发出的近红外光的波长λ1、λ2、λ3、λ4和λ5中的某一个，同时方程组中的数字标号i和j不能取相同值；和表示五波长光源S发出近红外光的波长为λi或λj时，检测器D获得的光密度变化量时间信号；εHHb(λi)或εHHb(λj)为五波长光源S发出近红外光的波长为λi或λj时的还原血红蛋白消光系数；或为五波长光源S发出近红外光的波长为λi或λj时的氧合血红蛋白消光系数；DPF(λi)或DPF(λj)为五波长光源S发出近红外光的波长为λi或λj时的差分路径因子；为采用近红外光波长组合(λi,λj)时，检测器D处的氧合血红蛋白浓度变化时间信号；为采用近红外光波长组合(λi,λj)时，检测器D处的还原血红蛋白浓度变化时间信号；步骤三：对步骤二中得到的十个方程组分别进行求解，得到十组采用不同近红外波长的氧合血红蛋白浓度变化时间信号和还原血红蛋白浓度变化时间信号分别表示如下：步骤四：生成初始化的粒子群，其中第m个粒子的初始化位置向量表示如下：xm(0)＝(xm1(0),xm2(0),xm3(0),xm4(0),xm5(0))其中，m为每个粒子的标号，m＝1,2,…,M，M为正整数，代表步骤四中生成的初始化粒子群的粒子数量；xm1(0)为初始化位置向量中的第一个元素，代表初始化生成的DPF(λ1)数据；xm2(0)为初始化位置向量中的第二个元素，代表初始化生成的DPF(λ2)数据，xm3(0)为初始化位置向量中的第三个元素，代表初始化生成的DPF(λ3)数据，xm4(0)为初始化位置向量中的第四个元素，代表初始化生成的DPF(λ4)数据，xm5(0)为初始化位置向量中的第五个元素，代表初始化生成的DPF(λ5)数据；第m个粒子的初始化速度向量表示如下：vm(0)＝(vm1(0),vm2(0),vm3(0),vm4(0),vm5(0))其中，vm(0)为第m个粒子的初始化速度向量；vm1(0)为初始化速度向量中的第一个元素；vm2(0)为初始化速度向量中的第二个元素；vm3(0)为初始化速度向量中的第三个元素；vm4(0)为初始化速度向量中的第四个元素；vm5(0)为初始化速度向量中的第五个元素；步骤五：计算步骤四中生成的初始化粒子群中每个粒子的适应度值；过程为：首先将步骤四中生成的所有粒子的初始化位置向量分别带入到步骤三中得到的氧合血红蛋白浓度变化时间信号和还原血红蛋白浓度变化时间信号表达式之中，则每个粒子得到十组采用不同近红外波长的氧合血红蛋白浓度变化时间信号和还原血红蛋白浓度变化时间信号；对其中的第m个粒子，利用如下的公式来计算采用不同近红外波长组合下所得到氧合血红蛋白浓度变化时间信号和还原血红蛋白浓度变化时间信号之间的差异值其中p为数字标号，取值范围是p＝1,2,3,4,5；q为数字标号，取值范围是q＝1,2,3,4,5；λp或λq为五波长光源S发出的近红外光的波长λ1、λ2、λ3、λ4和λ5中的某一个，同时数字标号p和q不能取相同值；表示为当采用第m个粒子产生的位置向量时，波长组合(λi,λj)计算得到氧合血红蛋白浓度变化时间信号；表示为当采用第m个粒子产生的位置向量时，波长组合(λp,λq)计算得到氧合血红蛋白浓度变化时间信号；表示为当采用第m个粒子产生的位置向量时，波长组合(λi,λj)计算得到还原血红蛋白浓度变化时间信号；表示为当采用第m个粒子产生的位置向量时，波长组合(λp,λq)计算得到还原血红蛋白浓度变化时间信号；表示为当采用第m个粒子产生的位置向量时，采用波长组合(λi,λj)和(λp,λq)所得到的氧合血红蛋白浓度变化时间信号和还原血红蛋白浓度变化时间信号之间的差异值；然后，利用如下的适应度值计算公式来计算第m个粒子的适应度值：步骤六：计算每个粒子的个体极值点和粒子群的全局极值点；过程为：对于生成的初始化粒子群，每个粒子的个体极值点为当前的位置向量，对于第m个粒子，其个体极值点表示为：pbestm(0)＝(pbestm1(0),pbestm2(0),pbestm3(0),pbestm4(0),pbestm5(0))其中pbe...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘昕，张瞫，张岩，刘丹，孙金玮，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23