[发明专利]基于神经网络的脑磁图眼动伪迹检测、清除方法及电子装置

说明书

本发明提供一种基于神经网络的脑磁图眼动伪迹检测、清除方法及电子装置，包括：切割待检测脑磁图信号，依据信号片段及脑磁传感器探测信号位置，绘制若干脑磁信号视图；提取脑磁信号视图的信号空间分布特征，并对所述信号空间分布特征进行分类；依据一固定比值以及包含眼动伪迹噪声信号的脑磁图信号片段相应时间点的眼动眼电信号片段，获取眼动信号干扰片段；将包含眼动伪迹噪声信号的脑磁图信号片段与眼动信号干扰片段相减，并将得到的去除眼动伪迹噪声信号片段还原至相应位置。本发明在检测时不需要电极测量的眼电信号，在清除时不会对未被眼电信号影响的脑磁信号产生干扰，使得原始的脑磁信号中的信息能够最大程度保留下来。

技术领域

本发明涉及生物特征识别领域中的脑磁图伪迹信号清除领域，尤其涉及一种基于神经网络的脑磁图眼动伪迹检测、清除方法及电子装置。

背景技术

脑磁图是利用极其灵敏的磁传感器，实现对人脑发出的微弱磁信号的探测，得到的一种应用脑功能图像检测技术，具有完全无侵袭、无损伤等优点。目前，脑磁图技术已用于如思维、情感等高级脑功能的研究，并且广泛用于神经外科手术前脑功能定位、癫痫病灶手术定位、帕金森病、精神病和戒毒等功能性疾病的外科治疗，同时也在脑血管疾病、胎儿神经疾病中具有重要的临床医学应用。因此脑磁图是一种前沿的关于脑疾病的医疗诊断技术。

在脑磁图的应用中，其中最重要的一种就是利用脑磁图对脑部疾病位置的定位。由于脑磁图的测量不需要开颅，而仅仅将传感器贴紧人脑即可，因此脑磁图比起其他脑部疾病诊断技术，对病人更加友好，操作更加简便。但是由于人脑发出的磁信号极其微弱，因此在利用脑磁图信号对大脑疾病位置进行定位之前，需要对脑磁图中出现的各种噪声进行清除，在最大程度上提高信噪比。然后根据去噪的脑磁图信号对大脑中因为疾病发出的特征信号进行溯源定位。由于脑磁图的测量一般在磁屏蔽室中实现，所以其噪声来源主要有3种：第一种是工频噪声，该噪声一般是50Hz或者60Hz。其谐波一般是50Hz或者60Hz的整数倍。工频噪声及其谐波一般与脑磁图中我们感兴趣的信号不在一个频段上(脑磁图信号一般是0-40Hz)。因此该类噪声可以通过简单的滤波清除。第二种噪声是实验噪声，由于在实验过程中可能存在操作不当的问题，比如传感器和被试者头部有相对位移，或者存在实验设备损坏的问题。这些问题都会造成脑磁图信号的波动，从而掩盖我们想要的信号，这部分波动就是实验噪声。实验噪声没有规律，随机出现，但是一般情况下特征明显，需要专业医师在脑磁图上逐帧检查，手动将其筛选出来并且剔除。最后一种噪声称为伪迹噪声，是由于被试者的心跳、眼睛扫动、眨眼、面部肌肉以及脖子肌肉的抽动产生的微弱磁信号。这些信号也会被我们的脑磁图探测传感器探测到。从而对被试者脑部发出的磁信号进行干扰。但是一般情况下由于肌肉产生的磁信号太过微弱，所以不需要考虑。此外由于心脏距离大脑非常远，被脑磁图传感器探测得到的心跳磁信号也非常微弱，可以不考虑。但是眼睛距离脑磁图传感器非常近，眼睛扫动或者眨动产生的磁信号会对探测到的脑磁信号产生非常大的干扰，所以我们需要对眼动伪迹噪声信号进行专门的清除。

眼动伪迹信号的频率一般在0-3Hz，与我们关心的脑磁信号在频段上重叠。因此无法使用简单的滤波对其进行清除。目前，人们主要使用信号空间投影或者独立成分分析的方法将眼动伪迹信号与脑磁信号进行分离，然后再对其进行清除。但是事实上，这些信号除噪算法原本都是针对脑电信号提出的，然后才扩展到脑磁信号领域。在脑磁信号中使用信号空间投影或者独立成分分析去除眼动伪迹噪声信号，会对没有被眼动伪迹噪声信号干扰的脑磁信号段造成影响。这是由这两种算法的本质决定的。它们实质上是寻找眼动伪迹噪声信号的特定模式，然后根据该信号模式，将探测得到的脑磁信号中所有存在该模式的分量去除掉。一般信号空间投影或者独立成分分析需要电极测量被试者眼睛发出眼电信号，然后通过眼电信号得到其对脑磁信号影响的固定模式。但是由于脑磁信号非常复杂，一般我们认为脑磁信号是由大脑皮质上的15000个信号源发出的信号的叠加。因此通过这两种算法首先就无法完美的找到眼动伪迹噪声信号的模式。此外即使找到了，由于脑磁信号源的复杂性，信号叠加的复杂性，也很难将眼动伪迹信号噪声与我们关心的脑磁信号完美分离。因此实施这两种算法之后，会对没有被眼动伪迹噪声信号干扰的脑磁信号也造成影响。

发明内容