基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法及系統(tǒng)，利用近紅外光譜采集時(shí)間序列函數(shù)的血氧參數(shù)，將函數(shù)導(dǎo)入小波相干和小波相位相干分析軟件進(jìn)行時(shí)頻域轉(zhuǎn)換，同時(shí)算出不同特征頻率的腦氧參數(shù)小波相干系數(shù)和小波相位相干系數(shù)，然后輸入到基于偏最小二乘法建立的腦功能連接檢測(cè)模型，對(duì)測(cè)試者的腦功能連接特性給出檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明同時(shí)監(jiān)測(cè)左右前額葉腦血氧信號(hào)，方法簡單方便。監(jiān)測(cè)時(shí)只需將光電傳感器置于實(shí)驗(yàn)者左右前額葉部位，即可通過近紅外光譜法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到實(shí)驗(yàn)者腦氧參數(shù)，抗干擾性強(qiáng)。監(jiān)測(cè)指標(biāo)靈敏度及可靠性高。
【專利說明】基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前，腦功能連接性紊亂是影響人們健康生活質(zhì)量的重要原因之一，尤其腦前額 葉功能連接在人們認(rèn)知、姿勢(shì)平衡方面有重要作用。通過對(duì)腦功能連接采用簡單無創(chuàng)方法 進(jìn)行檢測(cè)，可以早期監(jiān)測(cè)腦功能，預(yù)防腦功能障礙。
[0003] 目前研究腦功能的無創(chuàng)方法主要包括功能核磁共振（fMRI)、正電子發(fā)射層析成像 (PET)、腦電圖（EEG)、事件相關(guān)電位（ERP)和腦磁圖（MEG)和近紅外光譜方法（NIRS)。由 于近紅外光的深度穿透能力，且反映腦組織代謝和血液動(dòng)力學(xué)的氧合血紅蛋白（Hb〇2)是 近紅外光波段內(nèi)的主要吸收體，經(jīng)過不同算法表示出腦血氧含量特性，從而實(shí)現(xiàn)腦功能的 評(píng)估或疾病的診斷。專利號(hào)CN1891144AA提出了一種基于腦血管血液動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)參數(shù)信息 的腦中風(fēng)預(yù)警檢測(cè)儀，該方法檢測(cè)方法復(fù)雜，設(shè)備價(jià)格昂貴；專利號(hào)CN101449968B提出了 一種實(shí)現(xiàn)近紅外腦功能檢測(cè)儀測(cè)量同步的裝置，該裝置可以與其他儀器同步進(jìn)行多模式測(cè) 量，但并未直接針對(duì)腦血氧含量進(jìn)行處理分析。專利號(hào)CN103156620A提出了一種基于相敏 檢波技術(shù)的多通道腦功能近紅外光譜成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對(duì)腦功能進(jìn)行影像學(xué)分析，但分 析過程復(fù)雜，配套設(shè)備較多。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于近紅外光譜的腦功能 連接檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其檢測(cè)過程方便易操作，利用分析模塊直接處理腦血氧數(shù)據(jù)。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：
[0006] 一種基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法，包括：
[0007] 1)將近紅外光譜血氧儀放在不同人群，把光源發(fā)射及吸收傳感器分別放置于左、 右腦前額葉部位，并發(fā)射紅外光照射至左、右腦前額葉，通過近紅外光譜血氧儀的腦氧信號(hào) 采集模塊同時(shí)采集15分鐘左、右腦前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)；
[0008] 2)將步驟1)采集的左、右腦前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)輸送至腦氧信號(hào)小波 相干、小波相位相干處理模塊中，利用小波相干方法（WC0)對(duì)左右前額葉氧合血紅蛋白脈 動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析；在低頻范圍，即頻率為0. 021-2HZ內(nèi)，可分為四個(gè)特征頻率區(qū)間，不 同的特征頻率區(qū)間，表明相應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制。每個(gè)特征頻率間的小波相干系數(shù)，表明其氧合血 紅蛋白信號(hào)的一致性；提取不同特征頻率段的小波相干系數(shù)；
[0009] 利用小波相干方法（WC0)進(jìn)行時(shí)頻分析后，在頻率為0. 052-0. 145Hz間，不同人 群左、右腦前額葉氧合血紅蛋白參數(shù)的小波相干系數(shù)存在顯著差異，由此初步確定腦功能 連接的檢測(cè)指標(biāo)；
[0010] 3)利用小波相位相干方法（WPC0)對(duì)左、右前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行相 位分析；在低頻范圍，即頻率為0.021-2HZ內(nèi)，可分為四個(gè)特征頻率區(qū)間，不同的特征頻率 區(qū)間，表明相應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制。每個(gè)特征頻率間的小波相位相干系數(shù)，表明其氧合血紅蛋白信 號(hào)的相位一致性；提取不同特征頻率段的小波相位相干系數(shù)；
[0011] 利用小波相位相干方法（WPC0)進(jìn)行相位分析后，在頻率為0. 052-0. 145Hz間，不 同人群左右腦前額葉氧合血紅蛋白參數(shù)的相位相干系數(shù)存在顯著差異，結(jié)合小波相干方法 (WC0),進(jìn)一步確定腦功能連接的檢測(cè)指標(biāo)；
[0012] 4)利用不同特征頻率段的小波相干系數(shù)和小波相位相干系數(shù)作為功能連接的檢 測(cè)指標(biāo)建立數(shù)據(jù)庫，再通過腦功能連接檢測(cè)模塊建立偏最小二乘法（PLS)校正模型，
[0013] 5)基于步驟4)所建立的偏最小二乘法校正模型，將待檢測(cè)樣本重復(fù)步驟1)-3)的 到的信息對(duì)腦功能連接檢測(cè)。

【權(quán)利要求】
1. 一種基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法，其特征是，包括： 1) 將近紅外光譜血氧儀放在不同人群，把光源發(fā)射及吸收傳感器分別放置于左、右腦 前額葉部位，并發(fā)射紅外光照射至左、右腦前額葉，通過近紅外光譜血氧儀的腦氧信號(hào)采集 模塊同時(shí)采集15分鐘左、右腦前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)； 2) 將步驟1)采集的左、右腦前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)輸送至腦氧信號(hào)小波相干、 小波相位相干處理模塊中，利用小波相干方法對(duì)左右前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí) 頻分析；在低頻范圍，即頻率為〇. 021-2HZ內(nèi)，可分為四個(gè)特征頻率區(qū)間，不同的特征頻率 區(qū)間，表明相應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制；每個(gè)特征頻率間的小波相干系數(shù)，表明其氧合血紅蛋白信號(hào)的 一致性；提取不同特征頻率段的小波相干系數(shù)； 3) 利用小波相位相干方法對(duì)左、右前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行相位分析；在低 頻范圍，即頻率為0. 〇21-2Hz內(nèi)，可分為四個(gè)特征頻率區(qū)間，不同的特征頻率區(qū)間，表明相 應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制；每個(gè)特征頻率間的小波相位相干系數(shù)，表明其氧合血紅蛋白信號(hào)的相位一 致性；提取不同特征頻率段的小波相位相干系數(shù)； 4) 利用不同特征頻率段的小波相干系數(shù)和小波相位相干系數(shù)作為功能連接的檢測(cè)指 標(biāo)建立數(shù)據(jù)庫，再通過腦功能連接檢測(cè)模塊建立偏最小二乘法校正模型， 5) 基于步驟4)所建立的偏最小二乘法校正模型，將待檢測(cè)樣本重復(fù)步驟1)-3)的到的 信息對(duì)腦功能連接檢測(cè)。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法，其特征是，所述利用 小波相干方法和小波相位相干方法分析后，腦功能連接檢測(cè)指標(biāo)為頻率在〇. 052-0. 145Hz 間的小波相干系數(shù)和小波相位相干系數(shù)。
3. 如權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)方法，其特征是，建立偏最 小二乘法校正模型，采用殘差平方和確定建立模型所使用的主成分?jǐn)?shù)目，殘差平方和值越 小，說明模型的預(yù)測(cè)能力越好。
4. 一種基于近紅外光譜的腦功能連接檢測(cè)系統(tǒng)，其特征是，包括： 光源發(fā)射及吸收傳感器，用于放置于人體左、右腦前額葉部位，光源發(fā)射光線，吸收傳 感器為兩個(gè)；光源與兩個(gè)吸收傳感器之間距離分別是R1為30mm，R2為40mm ; 腦氧信號(hào)采集模塊，用于采集左、右腦前額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)； 腦氧信號(hào)小波相干、小波相位相干處理模塊，用于對(duì)腦氧信號(hào)采集模塊采集左、右腦前 額葉氧合血紅蛋白脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波相干、小波相位相干處理，得到不同特征頻率段的小 波相干系數(shù)和小波相位相干系數(shù)； 腦功能連接檢測(cè)模塊，利用不同特征頻率段的小波相干系數(shù)和小波相位相干系數(shù)作為 功能連接的檢測(cè)指標(biāo)，建立偏最小二乘法校正模型，對(duì)腦功能連接檢測(cè)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104055524SQ201410306089
【公開日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年6月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月30日
【發(fā)明者】李增勇, 韓慶宇, 譚啟濤, 張曼玉, 王碧天 申請(qǐng)人:山東大學(xué)