基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差估計方法
【專利摘要】基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差估計方法，本發(fā)明涉及一種信號抗差估計方法，具體涉及基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差估計方法。本發(fā)明目的是為解決目前粗差嚴重影響腦功能信號的準確提取。步驟一、使用光源S和D1和D2構成的近紅外探頭進行探測；步驟二、獲得反應光強信息的電信號；步驟三、獲取D1測得的Δ[HbO2]N(k)和Δ[HHb]N(k)，D2測得的Δ[HbO2]F(k)和Δ[HHb]F(k)；步驟四、用x(k)表示Δ[HbO2]N(k)或Δ[HHb]N(k)；步驟五、用y(k)表示Δ[HbO2]F(k)或Δ[HHb]F(k)；步驟六、腦功能信號表示為s(k)＝y(tǒng)(k)-βx(k)；步驟七、利用最小一乘準則求解使J(k)最小的權重系數(shù)β，獲得誤差性能函數(shù)J(k)，表示為步驟八、獲得腦功能信號s(k)。本發(fā)明應用于信號處理領域。
【專利說明】基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗 差估計方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種信號抗差估計方法，具體涉及基于多距測量方法及最小一乘準則 的近紅外腦功能信號抗差估計方法。

【背景技術】
[0002] 近紅外光譜技術可用于大腦皮層中氧合血紅蛋白濃度變化A出b〇2]和還原血紅 蛋白濃度變化A出冊]的信號測量，進一步拓展腦功能活動信號的分析研究。然而，近紅外 光譜技術在腦功能活動檢測中，光強信號往往受到儀器噪聲、環(huán)境干擾、實驗因素等影響， 對于異常值的處理，通常采用剔除策略。但是，只有明顯的異常值才能檢驗出來。對于并非 異常值的數(shù)據，錯誤地剔除同樣會損失有用信息。使得測量信號中不可避免的混疊部分粗 差。


【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明目的是為解決目前粗差嚴重影響腦功能信號的準確提取。而提出基于多距 測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差估計方法。
[0004] 上述的發(fā)明目的是通過W下技術方案實現(xiàn)的：
[0005] 步驟一、在待測腦組織位置使用光源S和兩個檢測器Dl和D2構成的近紅外探頭 進行探測；
[0006] 步驟二、探測漫反射光強信號并經過光電傳感器進行變換獲得反應光強信息的電 信號；
[0007] 步驟H、電信號通過修正朗伯比爾定律獲取檢測器Dl測得的氧合血紅蛋白濃度 變化量的時間序列A出b〇2]w(k)和還原血紅蛋白濃度變化量的時間序列A出冊r化)，檢 測器D2測得的氧合血紅蛋白濃度變化量的時間序列A出b化]p(k)和還原血紅蛋白濃度變 化量的時間序列A出冊r化）；
[000引步驟四、用X似表示A郵02]w似或A出冊r似；
[0009] 步驟五、用y似表示A [Hb02]F(k)或A出冊]FQO ;
[0010] 步驟六、腦功能信號可W表示為s(k) = y化)-目x(k);
[0011] 步驟走、利用最小一乘準則求解使J(k)最小的權重系數(shù)目，獲得誤差性能函數(shù) J化)，表示為
[001 引 /(A-) =乏 I，'(東)-麵發(fā)） k-l
[001引其中，J(k)為誤差性能函數(shù)，目為權重系數(shù)，求解使J(k)最小的目，獲得腦功能 信號S似；
[0014] 步驟八、利用最小一乘準則代價函數(shù)，求解最小一乘估計法估計值再將求取的 I帶入腦功能信號的表達式，即可獲得腦功能信號S化)。
[001引發(fā)明效果
[0016] 本發(fā)明方法針對近紅外光譜技術中存在粗差情況，不再單憑最小二乘估計準則計 算出的殘差來確定待求參量，而是提出一種抗差估計方法。在多距測量方法的基礎上，將近 端檢測器Dl與遠端檢測器D2獲得的血液動力學參數(shù)關系模型通過最小一乘準則來實現(xiàn)抗 差估計，最小一乘抗差估計方法能夠實現(xiàn)不需判別數(shù)據中異常值，所有數(shù)據均參加運算。采 用雙波長光源A 1 = 760皿，A 2 = 850皿，光源S到檢測器Dl的直線距離即光源檢測器間 距為10mm，光源S到檢測器D2的直線距離即光源檢測器間距為40mm。該設置能夠使D2檢 測的近紅外光可有效穿入大腦皮層，Dl檢測的近紅外光僅穿入頭外層腦組織。在整個檢測 過程中，為減少頭部晃動造成測試影響，被測者背靠座椅，用固定帶將傳感器探頭固定在測 試區(qū)域。信號采集模塊對反射光強轉換的電壓信號進行采集，完成對雙檢測器信號單次采 集的時間間隔設置為100ms，即時間分辨率為100ms，系統(tǒng)采樣率為10化。在最小一乘準則 下，不要求測量信號中隨機誤差服從正態(tài)分布，即隨機誤差服從某種厚尾分布，且方差可能 較大，本方法獲得的測量結果將優(yōu)于最小二乘準則獲得的結果，具體優(yōu)勢取決于誤差分布 情況和誤差大小。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0017] 圖1是本發(fā)明流程圖；
[0018] 圖2是基于多距測量方法的近紅外腦機接口信號檢測探頭結構，其中a表示頭皮， b表示頗骨，C表示腦脊液，d表示腦灰質，e表示腦白質。

【具體實施方式】

【具體實施方式】 [0019] 一；本實施方式的基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功 能信號抗差估計方法，具體是按照W下步驟制備的：
[0020] 步驟一、在待測腦組織位置使用光源S和兩個檢測器Dl和D2構成的近紅外探頭 進行探測；
[0021] 步驟二、探測漫反射光強信號并經過光電傳感器進行變換獲得反應光強信息的電 信號；
[0022] 步驟H、電信號通過修正朗伯比爾定律獲取檢測器Dl測得的氧合血紅蛋白濃度 變化量的時間序列A出b化]w(k)和還原血紅蛋白濃度變化量的時間序列A出冊r化)，檢 測器D2測得的氧合血紅蛋白濃度變化量的時間序列A出b化]p(k)和還原血紅蛋白濃度變 化量的時間序列A出冊r化）；
[0023] 步驟四、用X似表示A郵〇2]w似或A出冊r似；
[0024] 步驟五、用y似表示A [Hb02]F(k)或A出冊]FQO ;
[002引步驟六、腦功能信號可W表示為s(k) = y化)-目x(k);
[002引步驟走、利用最小一乘準則求解使J(k)最小的權重系數(shù)目，獲得誤差性能函數(shù) J化)，表示為

【權利要求】
1. 基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差估計方法，其特征在 于：基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差估計方法具體是按照以下 步驟進行的： 步驟一、在待測腦組織位置使用光源S和兩個檢測器Dl和D2構成的近紅外探頭進行 探測； 步驟二、探測漫反射光強信號并經過光電傳感器進行變換獲得反應光強信息的電信 號； 步驟三、電信號通過修正朗伯比爾定律獲取檢測器Dl測得的氧合血紅蛋白濃度變化 量的時間序列A [Hb02]N(k)和還原血紅蛋白濃度變化量的時間序列A [HHb]N(k),檢測器 D2測得的氧合血紅蛋白濃度變化量的時間序列A [Hb02]F(k)和還原血紅蛋白濃度變化量 的時間序列A [HHb]F(k); 步驟四、用 x(k)表示A [Hb02]N(k)或A [HHb]N(k); 步驟五、用 y(k)表示A [Hb02]F(k)或A [HHb]F(k); 步驟六、腦功能信號可以表示為s(k) =y(k)-0x(k); 步驟七、利用最小一乘準則求解使JOO最小的權重系數(shù)P，獲得誤差性能函數(shù)J(k)， 表示為
其中，JOO為誤差性能函數(shù)，P為權重系數(shù)，求解使J(k)最小的P，獲得腦功能信號 s(k)； 步驟八、利用最小一乘準則代價函數(shù)，求解最小一乘估計法估計值#,再將求取的I帶 入腦功能信號的表達式，即可獲得腦功能信號s (k)。
2. 根據權利要求1所述基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差 估計方法，其特征在于：步驟一所述的光源S采用集成雙波長近紅外光源，光源S到近端檢 測器Dl之間的直線距離為 ri ;光源S到遠端檢測器D2之間的直線距離為r2。
3. 根據權利要求2所述基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差 估計方法，其特征在于：所述雙波長近紅外光源發(fā)出的兩種波長分別為X 1 = 76〇nm，X2 = 850nm。
4. 根據權利要求3所述基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差 估計方法，其特征在于：所述光源S與檢測器Dl的間距 ri為IOmm,發(fā)光源S與檢測器D2的 間距r2為40_。
5. 根據權利要求4所述基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差 估計方法，其特征在于：所述步驟三中A [HbO2]N(k)和A [HHb]N(k)為：
A [Hb02]F(k)和A [HHb]F(k)為：
其中，SfflbU1)為光源波長為h時的還原血紅蛋白的消光系數(shù)，eHHb(入2)為光源波 長為X2時的還原血紅蛋白的消光系數(shù)， Iq(A)為光源波長為時氧合血紅蛋白的消光系數(shù)，6--?)為光源波長為X2時 氧合血紅蛋白的消光系數(shù)， <伊)和表示在S-Dl測量通道且波長分別在為A1和入2時吸光度變化量的 時間序列，&4|'_和贏<拳》表示在S-D2測量通道且波長分別為\1和A2時吸光度變 化量的時間序列， k為時間，k = 1，2,. ? ?，n ;n為正整數(shù)； DPF為差分路徑因子。
6. 根據權利要求5所述基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差 估計方法，其特征在于：所述步驟六中腦功能信號s (k) = y (k) - P X (k) 其中，y(k)表示由光源檢測器S-D2解算的A [Hb02]F(k)或A [HHb]F(k)，包含粗差、生 理千擾和血液動力學變化；x(k)表示由光源檢測器S-Dl獲得的A [Hb〇2]N(k)或A [HHb] N(k)，包含粗差、生理干擾；k為取樣時刻，0為權重系數(shù)，表示x(k)相關信號在y(k)信號 中所占比例，s(k)為腦功能信號。
7. 根據權利要求6所述基于多距測量方法及最小一乘準則的近紅外腦功能信號抗差 估計方法，其特征在于：所述步驟八中獲得腦功能信號s(k)的步驟為： 一、利用最小一乘準則代價函數(shù)，采用迭代算法，利用最小二乘和加權最小二乘法求解 最小一乘估計法估計值:#| a. 采用最小二乘法，記多0>為0的最小二乘估計，即j :lM吏得
達到最小，并且令:#值取 b. 迭代過程采用加權最小二乘法，記為P的加權最小二乘估計，即使得
達到最小，其中
為迭代次數(shù)， I?為最小二乘法計算所得的初始值，通過該過程構建一組估計值#(1), 由數(shù)據X (k)，y (k)計算各變量的均值
式中n為正整數(shù)，ii取0.001 ; c.計算各變量的加權均值
式中n為正整數(shù)；
，則循環(huán)結束，e取〇.〇〇1，令^ #〃即為 所求的最小一乘估計法估計，否則進行步驟e ; e?由,計算相應的預測值yi，讓分w 矣°〉=?，=4，重復步驟b?d 二、求解腦功能信號s (k): s(k) = y(k) - fiMk) 式中#即為所求的最小一乘估計法估計值。
【文檔編號】A61B5/0476GK104224165SQ201410474988
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月17日 優(yōu)先權日:2014年9月17日
【發(fā)明者】張巖, 劉丹, 楊春玲, 張國亮, 孫金瑋 申請人:哈爾濱工業(yè)大學