扩展的卡尔曼滤波在近红外光谱提取脑血流信号中的研究

摘要：

脑血流中的血红蛋白有两种:氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR).这两种血红蛋白在脑血流中浓度的变化可以反应脑部神经活动,提取其浓度变化信号可以为如癫痫病灶定位、抑郁等相关疾病的诊断和治疗提供依据和参考.目前,使用近红外光谱提取脑血流信号的算法有EEMD-ICA法主成分分析法(PC A)、独立成分分析法(IC A)、相干平均法、自适应滤波等,这些算法在对近红外脑神经活动信号提取时都有各自的特点和优势,但都重视如呼吸、眼动等各种生理干扰,忽视了测量过程中符合高斯分布的测量干扰,如仪器精密度、信号传输中的串扰等.为了提取脑血流中氧合血红蛋白(H bO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号,设计了功能性近红外光谱(fNIRS)的脑血流参数采集装置,选择波长为750和830 nm的二极管近红外光源采集脑部血流变化信号,采用扩展的卡尔曼滤波(EK F)算法,把生理干扰和测量干扰建立对应的数学模型,使用基于误差平方和最小的原理进行递归计算,通过对下一时刻系统的初步状态估计以及测量得出的反馈相结合,得到该时刻无限逼近真实值的状态估计,结合修正的朗伯比尔定律(L am-bert-Beer law),将光密度信号的变化转换为氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号.结果表明:所提方法可以有效去除符合高斯分布的测量干扰,在Valsava实验和视觉诱发实验中,可以提取出脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化曲线,和主流的EEMD提取脑信号算法比对其RMSE值提高了0.96％,r值提高了0.6％,表明提出的方法有一定的优越性.所提方法为相关脑部疾病诊断等提供了有效的脑神经活动探测方法.

关键词：EKF算法、fNIRS、Valsava实验、视觉诱发、血红蛋白

所属期刊栏目：40

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：吉林省科技发展计划项目;长春市医药健康产业发展科技攻关专项;广东省青年创新人才项目

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2048-2053