專利名稱：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
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)通常來源于雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)等物理抽象模型，它通過腦電信號(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于理想化，其對(duì)腦電這類典型的生理電信號(hào)是否適合，并沒有充分的依據(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)過程中的穩(wěn)定性。
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 Fxr,其中;T表示窗口內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)，Γ表示采樣周期。因此窗口內(nèi)的皮層腦電信號(hào)可記為/( X ! ,( = O, 1,…，F(xiàn))。對(duì)其求取最大值《m·和最小,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《Μ =。
步驟(2)將步驟(1)各個(gè)窗口內(nèi)的皮層腦電信號(hào)，進(jìn)行幅值的雙極性處理。即將窗口內(nèi)的各個(gè)皮層腦電信號(hào)采樣值分別減去步驟(1)求得的基準(zhǔn)值，獲得具有雙極性的皮層腦電信號(hào)汽== 1，…，W)，使其滿足神經(jīng)元模型的輸入信號(hào)雙極性特點(diǎn)。
步驟(3)將步驟(2)獲得的皮層腦電信號(hào)、添加的高斯白噪聲以及輸出信號(hào)的反饋值，作為FHN神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型的輸入信號(hào)。
以雙層反饋FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型為例進(jìn)行具體說明，其中模型結(jié)構(gòu)示意圖如圖 1所示，圖中f為當(dāng)前時(shí)刻經(jīng)雙極性映射處理后的皮層腦電信號(hào)；ii ￠ = 1 2, ... , Jf)是相同噪聲強(qiáng)度的獨(dú)立噪聲項(xiàng)；而￠ = 1 2, ... , M)為反饋調(diào)節(jié)參數(shù)，其中網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為負(fù)反饋； $ = ；!, 2, ... ^ I)表示第一層的第i個(gè)神經(jīng)元和第二層神經(jīng)元的連接系數(shù)； ￠=1, 2,…,Λ )為第一層的第^fFHN神經(jīng)元；為第二層FHN神經(jīng)元；ν,為第二層神經(jīng)元的輸出膜電壓，即輸出信號(hào)。
數(shù)學(xué)模型如式(1)和式(2)所示第一層式⑴和式(2)中，Γ為采樣周期；ν為輸出信號(hào)f為時(shí)間常數(shù)，決定了神經(jīng)元的點(diǎn)火速率；4為臨界值，促使神經(jīng)元定期點(diǎn)火 力信號(hào)電平均值與4的差值j為方程組常數(shù)；海如為雙層反饋FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的輸入信號(hào)，鮑exi = 命ζ{η)-Μν2 , .Τ)為雙極性映射處理后的皮層腦電信號(hào)，ζ￥、是輸入信號(hào)中的噪聲項(xiàng)，通常由均值為 0、自相關(guān)函數(shù)為仏(《)((0)〉= 2￡M( )的高斯白噪聲加以模擬，其中β為噪聲強(qiáng)度，δ(功表示沖激函數(shù)；知(i = 1, 2, ... , Μ)為反饋調(diào)節(jié)參數(shù)；& Ci = 1, 2, ... , Μ)為首層第i個(gè)神經(jīng)元的輸出膜電圧s力第二層神經(jīng)元的輸出膜電壓，即輸出信號(hào)；^為第二層神經(jīng)元的慢變恢復(fù)變量；連接系數(shù)為~ ￠ = 1 2, ... , M)。
利用待增強(qiáng)的皮層腦電信號(hào)、添加的噪聲信號(hào)以及響應(yīng)的反饋值作為激勵(lì)，通過 FHN神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型的隨機(jī)共振機(jī)制，從而實(shí)現(xiàn)微弱皮層腦電信號(hào)的增強(qiáng)，獲得增強(qiáng)的皮層腦電輸出信號(hào)。
步驟(4)對(duì)于步驟(3)中的噪聲信號(hào)((《)，分別取不同強(qiáng)度々的噪聲值。計(jì)算FHN 神經(jīng)元反饋網(wǎng)絡(luò)模型響應(yīng)在不同強(qiáng)度噪聲下的信噪比。根據(jù)隨機(jī)共振機(jī)制，在一定噪聲強(qiáng)度范圍內(nèi)，隨著噪聲強(qiáng)度的增加，響應(yīng)信噪比將單調(diào)增加；而當(dāng)噪聲強(qiáng)度增加到一定值時(shí)， 若繼續(xù)增加噪聲強(qiáng)度，響應(yīng)信噪比反而會(huì)下降，直到噪聲將信號(hào)完全淹沒。因此當(dāng)響應(yīng)信噪比達(dá)到最大值時(shí)，此時(shí)皮層腦電信號(hào)將得到信噪比意義上的最優(yōu)增強(qiáng)。其中信噪比的定義為SVR =IOlog10 O /5)(3)其中，S、5分別代表在功率譜密度中對(duì)應(yīng)特定窗口時(shí)長(zhǎng)的皮層腦電信號(hào)輸出信號(hào)和添加的噪聲信號(hào)，信噪比的單位為分貝(dB)。考慮到噪聲的隨機(jī)性，因此在功率譜密度計(jì)算中，采用功率譜密度累加平均方法。即在相同輸入的皮層腦電信號(hào)和噪聲強(qiáng)度作用下，重復(fù)求取模型的響應(yīng)值，對(duì)每組響應(yīng)分別計(jì)算功率譜密度，再將所有響應(yīng)值的功率譜密度進(jìn)行累加平均。
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，即得到幅值還原的增強(qiáng)的皮層腦電信號(hào)。
權(quán)利要求
1. 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，其特征在于該方法包括如下步驟步驟1、通過皮層腦電采集系統(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，具體是將各個(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、將步驟4中的輸出信號(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)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種皮層腦電信號(hào)的反饋系統(tǒng)隨機(jī)共振增強(qiáng)方法。與皮層腦電信號(hào)的傳統(tǒng)增強(qiáng)方法不同，它認(rèn)為在一定強(qiáng)度的噪聲干擾下，通過隨機(jī)共振機(jī)制有利于改善對(duì)皮層腦電信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)的性能?？紤]到皮層腦電這類電生理信號(hào)的特點(diǎn)，本發(fā)明采用符合神經(jīng)元電生理特性的FitzHugh-Nagumo模型，并在單向神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上引入了反饋環(huán)節(jié)，使其更符合神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元之間的復(fù)雜互連關(guān)系。本發(fā)明方法相對(duì)于傳統(tǒng)濾除噪聲的方法，能更好的復(fù)原和增強(qiáng)皮層腦電信號(hào)。
文檔編號(hào)A61B5/0476GK102499675SQ20111033146
公開日2012年6月20日 申請(qǐng)日期2011年10月27日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月27日
發(fā)明者王海玲, 范影樂, 趙磊, 郭芳芳, 陳金龍 申請(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)