[發(fā)明專(zhuān)利]一種皮層腦電信號(hào)的反饋系統(tǒng)隨機(jī)共振增強(qiáng)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110331467.0
• 申請(qǐng)日: 2011-10-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102499675A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 范影樂(lè);王海玲;趙磊;郭芳芳;陳金龍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): A61B5/0476
• 分類(lèi)號(hào): A61B5/0476
• 代理公司: 杭州求是專(zhuān)利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域，涉及一種皮層腦電信號(hào)增強(qiáng)的處理方法，具體涉及一種基于神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型隨機(jī)共振機(jī)制的微弱皮層腦電信號(hào)實(shí)時(shí)增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)

由于皮層腦電信號(hào)容易受到各種電生理信號(hào)以及其他噪聲的干擾，因此檢測(cè)的皮層腦電信號(hào)比較微弱，含噪聲比較大，這對(duì)于我們研究腦電信號(hào)有很大的影響。有效的消除噪聲的有害影響，同時(shí)保留有用的腦電信號(hào)變得尤為重要。傳統(tǒng)的對(duì)于有害的噪聲主要采取濾除的方法，干擾信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)，采集到的皮層腦電信號(hào)信噪比較低，若去除噪聲，腦電信號(hào)會(huì)受到很大的損害，甚至?xí)⒛X電信號(hào)當(dāng)作噪聲一起濾除，使得腦電信號(hào)畸變無(wú)法復(fù)原。由于隨機(jī)共振機(jī)制能夠調(diào)和非線性系統(tǒng)、信號(hào)以及噪聲之間的關(guān)系，將噪聲能量向信號(hào)能量轉(zhuǎn)移，因此在某種意義上隨機(jī)共振機(jī)制認(rèn)為噪聲的存在是有意義的，適合信噪比較低的皮層腦電信號(hào)。目前已有的隨機(jī)共振的非線性系統(tǒng)通常來(lái)源于雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)等物理抽象模型，它通過(guò)腦電信號(hào)、噪聲信息以及非線性系統(tǒng)三者間的隨機(jī)共振，實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)的增強(qiáng)。但這些物理抽象模型過(guò)于理想化，其對(duì)腦電這類(lèi)典型的生理電信號(hào)是否適合，并沒(méi)有充分的依據(jù)。因此本發(fā)明提出采用能夠真實(shí)反映神經(jīng)元電生理特性的FitzHugh-Nagumo(FHN)神經(jīng)元模型，并形成網(wǎng)絡(luò)反饋結(jié)構(gòu)以模擬大腦神經(jīng)元之間的互相連接；將受到各種干擾的低信噪比皮層腦電信號(hào)作為前述反饋神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，利用隨機(jī)共振機(jī)制實(shí)現(xiàn)弱信號(hào)的增強(qiáng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明基于FHN神經(jīng)元模型，提供了一種基于神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振機(jī)制，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)微弱皮層腦電信號(hào)的增強(qiáng)。在FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上添加了反饋環(huán)節(jié)，以此避免神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的單向控制和不穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)輸出信號(hào)對(duì)于輸入信號(hào)的調(diào)節(jié)作用，改善FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振性能。

本發(fā)明方法包括以下步驟：

步驟（1）通過(guò)皮層腦電采集系統(tǒng)，獲得皮層腦電信號(hào)，并劃分成若干個(gè)不重疊的特定時(shí)長(zhǎng)窗口。對(duì)各個(gè)窗口內(nèi)的皮層腦電信號(hào)求取基準(zhǔn)值，將其最大值和最小值間的中間值，作為該皮層腦電信號(hào)處理的基準(zhǔn)值。

步驟（2）對(duì)各個(gè)窗口內(nèi)的皮層腦電信號(hào)，分別進(jìn)行幅值的雙極性處理：將各個(gè)窗口內(nèi)的皮層腦電信號(hào)值減去步驟（1）求得的基準(zhǔn)值，獲得具有雙極性的皮層腦電信號(hào)，使其滿(mǎn)足神經(jīng)元模型輸入信號(hào)具有雙極性的要求。

步驟（3）將步驟（2）獲得的皮層腦電信號(hào)、添加的噪聲信號(hào)以及輸出信號(hào)的反饋值作為基于FHN神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型的輸入信號(hào)，利用FHN神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振作用，獲得增強(qiáng)的皮層腦電輸出信號(hào)。

步驟（4）對(duì)于步驟（3）中，在添加噪聲信號(hào)的不同強(qiáng)度下，分別計(jì)算FHN神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型響應(yīng)的信噪比。利用隨機(jī)共振機(jī)制，當(dāng)信噪比達(dá)到極大值時(shí)，此時(shí)皮層腦電信號(hào)將得到信噪比評(píng)價(jià)指標(biāo)下的最優(yōu)增強(qiáng)，將此皮層腦電信號(hào)作為輸出信號(hào)。

步驟（5）將上述的輸出信號(hào)與步驟（1）求取的基準(zhǔn)值進(jìn)行求和，逆映射回原幅值范圍，從而獲得幅值還原后的增強(qiáng)的皮層腦電信號(hào)。

本發(fā)明的有益效果：

1、由于皮層腦電信號(hào)具有瞬變特性，本發(fā)明對(duì)動(dòng)態(tài)采集到的皮層腦電信號(hào)，設(shè)定短時(shí)長(zhǎng)窗口求取其中間值，獲取后續(xù)雙極性映射處理的基準(zhǔn)值，此基準(zhǔn)值具有動(dòng)態(tài)特性，有利用瞬變腦電信號(hào)的實(shí)時(shí)處理。

2、本發(fā)明基于FHN神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振機(jī)制，與傳統(tǒng)的基于噪聲濾除的信號(hào)增強(qiáng)方法不同，其將噪聲的消極能量轉(zhuǎn)換為信號(hào)的積極能量，從而實(shí)現(xiàn)微弱皮層腦電信號(hào)的增強(qiáng)。

3、本發(fā)明在腦電信號(hào)的隨機(jī)共振增強(qiáng)中，舍棄了常用的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)等抽象模型，而是采用符合真實(shí)神經(jīng)元電生理特性的神經(jīng)元模型；同時(shí)在神經(jīng)元單向連接的網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上增加了反饋環(huán)節(jié)，更符合神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元之間的互連關(guān)系，有利于改善微弱皮層腦電信號(hào)增強(qiáng)過(guò)程中的穩(wěn)定性。

附圖說(shuō)明

圖1為FHN神經(jīng)元反饋雙層網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

步驟（1）使用皮層腦電信號(hào)采集系統(tǒng)，采集一段連續(xù)的皮層腦電信號(hào)，將其劃分成若干個(gè)不重疊的窗口，窗口時(shí)長(zhǎng)記為???????????????????????????????????????????????，其中N表示窗口內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)，T表示采樣周期。因此窗口內(nèi)的皮層腦電信號(hào)可記為，（）。對(duì)其求取最大值和最小值，將它們的均值作為此窗口腦電信號(hào)的動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)值，記為。