一種心電偽跡在線去除算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明提供一種心電偽跡在線去除算法，屬于神經(jīng)信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體是指 一種對核磁環(huán)境下同步采集的腦電信號中引入的心電偽跡進行在線去除的算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 實時功能磁共振與腦電聯(lián)合采集（rtfMRI/EEG)是近些年興起的一種多模態(tài)神經(jīng) 成像技術(shù)，其中腦電信號（EEG)直接反映神經(jīng)元的電活動，其時間分辨率可以達到毫秒級 另IJ，但空間分辨率較低，而功能磁共振成像（fMRI)的空間分辨率較高，可以達到毫米量級， 但時間分辨率較低。EEG與fMRI在時空分辨率上的互補性，使得rtfMRI/EEG能夠為腦功能 研宄提供更為深入和全面的信息。然而，目前傳統(tǒng)的EEG/fMRI對采集到的數(shù)據(jù)還僅限于對 離線數(shù)據(jù)進行分析，而rtfMRI/EEG則可以對采集到的數(shù)據(jù)進行在線處理，因此可以在線觀 測大腦活動狀態(tài)或者進行實時神經(jīng)反饋，以達到改善大腦特定認知功能的目的。
[0003]rtfMRI/EEG首先面臨的是偽跡去除問題，其中EEG采集系統(tǒng)向fMRI信號引入的 偽跡較小，不會顯著影響fMRI成像質(zhì)量；而核磁掃描系統(tǒng)則會向EEG信號中引入嚴重的偽 跡，其中最為顯著的是梯度偽跡和心電偽跡。梯度偽跡由聯(lián)合采集時磁共振掃描儀不斷切 換的梯度磁場產(chǎn)生，具有比較規(guī)律的周期重復(fù)模式，因而比較容易去除。心電偽跡則是由心 跳引起的微小頭動、頭部血管隨心跳而產(chǎn)生的擴張和收縮等多種因素導(dǎo)致，它與心跳節(jié)律 有著明顯的相關(guān)性，無論功能像的掃描是否進行，心電偽跡都會存在。此外，心電偽跡的形 態(tài)因被試、腦電通道和磁共振掃描儀的不同而變化，甚至在同一試次同一通道內(nèi)，隨著時間 的行進，心電偽跡的形態(tài)也會發(fā)生變化。因此，這些因素的存在使得心電偽跡成為聯(lián)合采集 中最難以去除的偽跡。
[0004]目前，心電偽跡去除算法主要分成兩類：波形去除法和空間模式去除法。前者按照 一定的方法構(gòu)造偽跡模板，然后將模板從EEG信號中減除；后者則一般利用獨立成分分析 或者主成分分析等方法將EEG信號分解，然后剔除其中的偽跡成分，最后再將信號重構(gòu)還 原。然而，現(xiàn)有的心電偽跡去除算法方法仍以離線方法為主，無法滿足rtfMRI/EEG中對心 電偽跡進行實時去除的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為此，本發(fā)明提出了一種心電偽跡在線去除算法，它可以對核磁環(huán)境下實時獲取 的EEG信號進行心電偽跡在線去除，在保證偽跡去除效果的前提下，滿足rtfMRI/EEG系統(tǒng) 的實時要求。
[0006] 一種心電偽跡在線去除算法，包括：
[0007] 基于可變精度Teager能量算子的R峰實時檢測算法，對心電通道中的R峰位置進 行實時檢測；
[0008] 基于R峰檢測的實時平均偽跡去除算法，對腦電通道的心電偽跡進行初步的降噪 處理；
[0009] 多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲消除算法，利用多通道組合參考通道進一步消除實 時平均偽跡去除算法在EEG信號中殘余的心電偽跡。
[0010] 所述的基于可變精度Teager能量算子的R峰實時檢測算法，用于實時檢測心電 (ECG)信號中R峰的位置。實時傳輸?shù)腅CG信號通過滑動窗限定分析的數(shù)據(jù)長度（一般為 IOs左右，最優(yōu)長度可以通過實驗來確定），新數(shù)據(jù)會不斷地替換掉窗內(nèi)已分析的數(shù)據(jù)。首 先將已去除梯度偽跡的ECG信號送入如下的可變精度Teager能量算子中：
[0011] ^rk{x(n)}=x(n)2+x(n-k)x(n+k) (I)
[0012] 通過選擇合適的k值，可變精度Teager能量算子可以對ECG信號中的R峰進行增 強，同時抑制其他部分。然后，以當前滑動窗長內(nèi)最大值的2/3為閾值，在可變精度Teager 能量算子的輸出波形中得到R峰的疑似位置。最后通過與R峰模板的相關(guān)性校驗來確定R 峰的最終位置。
[0013] 所述的基于R峰檢測的實時平均偽跡去除算法，用于初步消除EEG通道中的心電 偽跡。按照前面R峰實時檢測算法的結(jié)果，將當前滑動窗內(nèi)的EEG信號進行分段，每一個分 段的中心在R峰之后的210ms，其長度為中線前后各0. 3s，分段的長度由下式計算得出：
[0014]
[0015] 其中，L為模板長度，以點數(shù)計，n為參加計算的R峰的個數(shù)，Ri為第i個R峰間距； 除最新的一個分段外，將其余所有的分段進行平均疊加，計算得到一個心電偽跡模板；從最 新的分段內(nèi)減去上一步得到的心電偽跡模板。采用實時平均偽跡去除算法后EEG信號中仍 然會存在殘余的心電偽跡，
[0016] 所述的多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲消除算法，用于消除EEG通道中的殘余心電 偽跡。多通道參考的自適應(yīng)噪聲消除算法（multi-channelreferencedAdaptiveNoise Cancellation，mANC)采用多個心電相關(guān)的腦電通道作為參考通道，并組合為復(fù)合參考通 道，以便更加準確地捕捉偽跡的動態(tài)變化，從而提高心電偽跡的去除效果。參考通道選取的 基本原則是：1)遠離腦電的參考電極，2)左右半球?qū)ΨQ分布。以四個參考通道為例，組合算 法如下：
[0017]
[0018] 其中[apa2,a3,a4]是用于四個通道進行組合的系數(shù)向量，每一個系數(shù)對應(yīng)于 一個參考通道，其具體值由最小二乘算法實時計算得到，以使得P與當前正在處理的EEG通 道之間的差異最小。Ii,j代表第i個參考通道在滑動窗內(nèi)的第j個點。式（3)中每一行有 k個值，代表滑動窗長內(nèi)的k個點。p為四個參考通道組合在一起之后的復(fù)合參考通道，同 時作為自適應(yīng)濾波器的參考信號。自適應(yīng)濾波器中EEG原信號的估計式如下：
[0019] Si=Xi-WrP^w(0) =0⑷
[0020] 其中Xi是正在處理的EEG數(shù)據(jù)點，w是自適應(yīng)濾波器的系數(shù)矩陣，p是上一步中計 算得出的復(fù)合參考通道，元為去除殘余心電偽跡之后的EEG數(shù)據(jù)點。W(O)為w的初始值，在 運算過程中w等自適應(yīng)濾波器參數(shù)都是實時更新的。
[0021] 本發(fā)明的優(yōu)勢在于提供了一種快速有效去除心電偽跡的算法，通過可變精度 Teager能量算子和多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲消除算法，提高了R峰的檢測效果和心電 偽跡的去除效果。相較于傳統(tǒng)的心電偽跡去除算法，本發(fā)明能夠更好地估測出EEG通道中 殘余的心電偽跡的形狀，從而可以達到比傳統(tǒng)方法更好的去噪效果。
【附圖說明】
[0022] 圖1心電偽跡在線去除算法流程圖
[0023] 圖2不同k值下可變精度Teager能量算子的輸出結(jié)果示意圖
[0024] 圖3心電偽跡在線去除算法效果圖
【具體實施方式】
[0025] 按照圖1所示的算法流程圖分步驟并結(jié)合實驗數(shù)據(jù)來介紹本方法的實施過程。
[0026] 步驟一、ECG信號中R峰的實時檢測：
[0027] EEG信號由電極帽上的專用電極采集而得，在對ECG信號進行R峰實時檢測之前， 與EEG信號處理，首先對ECG信號進行梯度偽跡去除；然后使用可變精度Teager能量算子 處理ECG信號，由于k值決定了算法對于待檢信號頻率的敏感度，且該值與待檢信號的頻率 和實驗的硬件環(huán)境都有關(guān)系，需要通過預(yù)實驗來確定，圖2是一次預(yù)實驗中隨著k的變化， 可變精度Teager能量算子輸出的變化，隨著k的增大，被抑制的其他部分也逐漸增強；之后 利用閾值得到R峰疑似位置，通過與R峰模板的相關(guān)性校驗確定R峰的最終位置；R峰的初 始模板通過如下方式獲得：在啟動核磁設(shè)備之前先啟動EEG采集系統(tǒng)，EEG設(shè)備可以記錄到 一段不含梯度偽跡的ECG信號；以這一段ECG信號為基礎(chǔ)，R峰實時檢測算法可以通過平均 疊加的方式計算出一個0. 5s長度的R峰模板；隨著滑動窗的移動，R峰模板不斷更新。
[0028] 步驟二、實時平均偽跡去除算法對EEG通道進行初步處理：
[0029] 根據(jù)步驟一檢測的R峰最終位置，對滑動窗內(nèi)的EEG信號進行分段處理，將這些分 段按照R峰的位置對齊，然后疊加平均得到當前通道的心電偽跡模板；最后從最新的EEG信 號分段中減去該模板，即可以初步去除心電偽跡。
[0030] 步驟三、多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲消除算法去除EEG通道中的殘余偽跡：
[0031] 將步驟二的處理結(jié)果作為mANC算法的輸入信號，將所選的四個參考通道進行組 合，合成為一個復(fù)合參考通道；將此復(fù)合參考通道作為自適應(yīng)濾波器的參考信號；自適應(yīng) 濾波器的輸出，即為去除心電偽跡后的EEG信號。心電偽跡去除后的效果對比如圖3所示。
【主權(quán)項】
1. 一種心電偽跡在線去除算法，其特征在于，利用可變精度Teager能量算子方法，對 心電通道中的R峰位置進行實時檢測，并根據(jù)R峰檢測結(jié)果，采用實時平均偽跡去除算法和 多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲消除算法，對腦電通道中的心電偽跡進行降噪處理，從而完 成心電偽跡的去除。2. 如權(quán)利要求1所述的一種心電偽跡在線去除算法，其可變精度Teager能量算子的R 峰實時檢測算法在于，利用可變精度TEO算子對心電信號中的R峰進行選擇性增強，同時抑 制其他部分；利用閾值檢測R峰的疑似位置，并對R峰的疑似位置通過相關(guān)性檢驗確定R峰 的最終位置。3. 如權(quán)利要求1所述的一種心電偽跡在線去除算法，其多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲 消除算法的特征在于，選取多個心電相關(guān)的腦電通道作為參考通道，并組合為復(fù)合參考通 道，通道組合時的系數(shù)由最小二乘法確定，將該復(fù)合參考通道作為自適應(yīng)濾波器的參考信 號，消除實時平均偽跡去除算法在腦電信號中殘余的心電偽跡。
【專利摘要】本發(fā)明涉及核磁環(huán)境下腦電信號的心電偽跡在線去除算法。包括：一、基于可變精度Teager能量算子的R峰實時檢測算法，二、基于R峰檢測的實時平均偽跡去除算法，三、多通道參考的實時自適應(yīng)噪聲消除算法。該方法主要用于在線去除功能磁共振與腦電信號同步采集時所帶來的心電偽跡，為功能磁共振與腦電信號聯(lián)合分析以及實時神經(jīng)反饋提供了高質(zhì)量的信號。該算法可以對心電偽跡進行較好的去除，運算速度快。本發(fā)明可以廣泛應(yīng)用在實時功能磁共振與腦電信號的臨床與基礎(chǔ)研究中，并可產(chǎn)生巨大的社會效益和經(jīng)濟效益。
【IPC分類】A61B5/0456, G06F19/00, A61B5/0476
【公開號】CN104905786
【申請?zhí)枴緾N201510375734
【發(fā)明人】趙小杰, 姚力, 康明軒
【申請人】北京師范大學(xué)
【公開日】2015年9月16日
【申請日】2015年7月2日