專(zhuān)利名稱(chēng)：一種皮層腦電信號(hào)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)隨機(jī)共振復(fù)原方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域，涉及一種腦電信號(hào)噪聲的處理方法，具體涉及一種基于神經(jīng)元雙層網(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)復(fù)原方法。
背景技術(shù)：
皮層腦電信號(hào)對(duì)于理解大腦活動(dòng)機(jī)制、了解人的認(rèn)知過(guò)程以及診斷疾病等應(yīng)用有著重要的意義。通常皮層腦電信號(hào)信噪比較低，容易受到眼電、肌電以及其他噪聲的干擾， 而傳統(tǒng)的皮層腦電信號(hào)復(fù)原方法一般需要干擾信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)，而且對(duì)于低信噪比情形， 復(fù)原效果并不理想。為減少消除噪聲對(duì)于復(fù)原皮層腦電信號(hào)的影響，后引入了隨機(jī)共振機(jī)制，它能夠調(diào)和非線(xiàn)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。目前已有隨機(jī)共振機(jī)制在腦電信號(hào)復(fù)原中的應(yīng)用研究，例如基于閾值選擇的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，通過(guò)腦電信號(hào)、雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)以及噪聲之間的隨機(jī)共振調(diào)和，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的復(fù)原。但是雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)是一種理想化的物理抽象模型，對(duì)于來(lái)自生物系統(tǒng)的電生理信號(hào)處理，具有一定的局限性。因此本發(fā)明提出采用能夠真實(shí)反映神經(jīng)元電生理特性的神經(jīng)元模型，并將其構(gòu)成雙層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以模擬大腦神經(jīng)元之間的耦合作用；利用隨機(jī)共振機(jī)制實(shí)現(xiàn)弱信號(hào)的復(fù)原。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明基于神經(jīng)元電生理模型，提出了一種基于雙層FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振機(jī)制，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)微弱頭皮腦電信號(hào)的復(fù)原。將FHN神經(jīng)元構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以此避免單個(gè)神經(jīng)元的局限性，使其具有神經(jīng)系統(tǒng)的耦合作用，從而提高皮層腦電信號(hào)的復(fù)原質(zhì)量。本發(fā)明包括以下各步驟
步驟(1)通過(guò)皮層腦電采集系統(tǒng)，采集￡段不連續(xù)的皮層腦電信號(hào)，并將每段劃分成若干個(gè)不重疊的特定時(shí)長(zhǎng)窗口。其中，不連續(xù)采集為每段信號(hào)采集具有一定的時(shí)間間隔，以避免信號(hào)采集時(shí)受到外界特定干擾的影響。對(duì)這￡段不連續(xù)的皮層腦電信號(hào)求取均值，以此均值作為皮層腦電信號(hào)幅值映射的基準(zhǔn)值。步驟(2)將要復(fù)原的特定窗口的皮層腦電進(jìn)行幅值處理，即將每個(gè)皮層腦電信號(hào)的值減去步驟(1)求取的基準(zhǔn)值，將其幅值范圍映射到對(duì)稱(chēng)的取值范圍內(nèi)，使得皮層腦電信號(hào)具備雙極性特點(diǎn)，滿(mǎn)足神經(jīng)元電生理模型隨機(jī)共振機(jī)制輸入的要求。步驟(3)將步驟(2)處理后的皮層腦電信號(hào)和添加的噪聲信號(hào)輸入到基于雙層 FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型中，得到對(duì)應(yīng)的輸出皮層腦電信號(hào)。步驟(4)對(duì)于步驟(3)的噪聲信號(hào)，分別取不同強(qiáng)度的噪聲值，計(jì)算雙層FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型在不同噪聲強(qiáng)度作用下的響應(yīng)信噪比。當(dāng)信噪比達(dá)到極大值時(shí)，獲得在信噪比意義上的皮層腦電信號(hào)最佳復(fù)原狀態(tài)，將此皮層腦電信號(hào)作為輸出。步驟(5)將輸出的皮層腦電信號(hào)逆映射到原幅值范圍，即將輸出的皮層腦電信號(hào)與步驟(1)獲得的基準(zhǔn)值求和，從而獲得最終復(fù)原后的皮層腦電信號(hào)。
本發(fā)明的有益效果
(1)由于每個(gè)人的大腦開(kāi)發(fā)的活躍程度不同，大腦產(chǎn)生的電信號(hào)波動(dòng)也不盡相同，因此對(duì)要處理的皮層腦電信號(hào)進(jìn)行處理和恢復(fù)時(shí)，并不能僅選取唯一不變的標(biāo)準(zhǔn)。本發(fā)明采用隨機(jī)抽樣求取平均值的方法，以此獲得處理皮層腦電信號(hào)的基準(zhǔn)值，提高了微弱腦電信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性。同時(shí)，采集不連續(xù)特定窗口的皮層腦電信號(hào)求取基準(zhǔn)值，能夠避免由于一些人為操作以及外界條件影響，對(duì)基準(zhǔn)值的求取帶來(lái)誤差。(2)由于采集的皮層腦電信號(hào)含噪聲比較大，若濾除噪聲信號(hào)，勢(shì)必會(huì)對(duì)皮層腦電信號(hào)帶來(lái)很大的影響。本發(fā)明采用隨機(jī)共振機(jī)制，將噪聲作為有利于信號(hào)的因素，從而來(lái)復(fù)原皮層腦電信號(hào)；同時(shí)選取FHN神經(jīng)元模型構(gòu)成隨機(jī)共振系統(tǒng)的基本單元，其符合真實(shí)神經(jīng)元電生理特性，更有利于皮層腦電這類(lèi)生物電生理信號(hào)的復(fù)原處理。(3)將FHN神經(jīng)元電生理模型構(gòu)成單向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，首層由多個(gè)神經(jīng)元組成，具有獨(dú)立對(duì)皮層腦電和特定噪聲強(qiáng)度的噪聲進(jìn)行響應(yīng)的能力，可顯著提高皮層腦電復(fù)原過(guò)程中的抗干擾性。


圖1為雙層FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。步驟(1)通過(guò)皮層腦電信號(hào)采集系統(tǒng)，采集￡段不連續(xù)的皮層腦電信號(hào)，將每段劃分成若干個(gè)不重疊的窗口，窗口時(shí)長(zhǎng)記為況XT,其中#表示窗口內(nèi)的采樣點(diǎn)
數(shù)，Γ表示采樣周期。因此第.,段0 = 1; 2, ... ,V)的皮層腦電信號(hào)可記為f產(chǎn)Τ)，
(}=1 2, ,￡; = 0, 1,…，iV)。并對(duì)這￡段不連續(xù)的腦電信號(hào)求取均值，將此均值作為
皮層腦電信號(hào)的基準(zhǔn)值，記為
權(quán)利要求
1. 一種皮層腦電信號(hào)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)隨機(jī)共振復(fù)原方法，其特征在于該方法包括如下步驟步驟1、通過(guò)皮層腦電采集系統(tǒng)，采隼“段不連續(xù)的皮層腦電信號(hào)，并將每段劃分成若干個(gè)不重疊的特定時(shí)長(zhǎng)窗口 ；對(duì)這“段不連續(xù)的皮層腦電信號(hào)求取均值，以此均值作為皮層腦電信號(hào)幅值映射的基準(zhǔn)值；其中，不連續(xù)采集為每段信號(hào)采集具有一定的時(shí)間間隔， 以避免信號(hào)采集時(shí)受到外界特定干擾的影響；步驟2、將要復(fù)原的特定窗口的皮層腦電進(jìn)行幅值處理，即將每個(gè)皮層腦電信號(hào)的值減去步驟1求取的基準(zhǔn)值，將其幅值范圍映射到對(duì)稱(chēng)的取值范圍內(nèi)，使得皮層腦電信號(hào)具備雙極性特點(diǎn)，滿(mǎn)足神經(jīng)元電生理模型隨機(jī)共振機(jī)制輸入的要求；步驟3、將步驟2處理后的皮層腦電信號(hào)和添加的噪聲信號(hào)輸入到基于雙層FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型中，得到對(duì)應(yīng)的輸出皮層腦電信號(hào)；步驟4、對(duì)于步驟3的噪聲信號(hào)，分別取不同強(qiáng)度的噪聲值，計(jì)算雙層FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型在不同噪聲強(qiáng)度作用下的響應(yīng)信噪比；當(dāng)信噪比達(dá)到極大值時(shí)，獲得在信噪比意義上的皮層腦電信號(hào)最佳復(fù)原狀態(tài)，將此皮層腦電信號(hào)作為輸出；步驟5、將步驟4輸出的皮層腦電信號(hào)逆映射到原幅值范圍，即將輸出的皮層腦電信號(hào)與步驟1獲得的基準(zhǔn)值求和，從而獲得最終復(fù)原后的皮層腦電信號(hào)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種皮層腦電信號(hào)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)隨機(jī)共振復(fù)原方法。它通過(guò)隨機(jī)共振機(jī)制來(lái)復(fù)原皮層腦電信號(hào)，避免傳統(tǒng)復(fù)原方法在消除噪聲的同時(shí)對(duì)于有用信號(hào)本身的影響，同時(shí)采用符合真實(shí)神經(jīng)元電生理信號(hào)特點(diǎn)的FitzHugh-Nagumo模型，并將多個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成雙層結(jié)構(gòu)，使其符合神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元連接的網(wǎng)絡(luò)層次關(guān)系。本發(fā)明利用神經(jīng)元雙層網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振機(jī)制，將皮層腦電信號(hào)中有害的噪聲信號(hào)轉(zhuǎn)換為有利于皮層腦電信號(hào)復(fù)原的能量，從而使得復(fù)原結(jié)果更加接近于原信號(hào)。
文檔編號(hào)A61B5/0476GK102327116SQ201110294900
公開(kāi)日2012年1月25日 申請(qǐng)日期2011年9月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月28日
發(fā)明者王海玲, 范影樂(lè), 趙磊, 郭芳芳, 陳金龍 申請(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)