[发明专利]用于近红外脑功能成像系统的实时信号质量评价算法

摘要

用于近红外脑功能成像系统的实时信号质量评价算法涉及用于脑功能研究的近红外光谱成像系统设计。对每个数据通道进行分割，并将每段数据用于后续分析；功率谱估计之后，将感兴趣频段范围确定为0.5～2Hz之间；对感兴趣频段功率谱除以总功率，得到归一化功率谱；计算0.5～2Hz频率之间的总功率Pyy；检测1～1.67Hz之间的功率谱峰值，并选取峰值所在频率为中心的0.2Hz频率范围，认为该范围功率与心跳相关；计算该范围总功率Pxx，计算得到信号质量评价特征S=Pxx/Pyy；将S取值范围归一化至0～1之间，并设定阈值用于区分信号质量是否良好；如果S小于阈值T，则说明信号质量较差，需调整探头改善信号质量；如果S大于阈值T，则说明信号质量较好；阈值T取值为0.5～0.6。

主权项

用于近红外脑功能成像系统的实时信号质量评价算法，其特征在于：1)对每个数据通道使用窗长6‑10s、步长1‑2s的移动时间窗对实时数据进行分割，并将每段数据用于后续分析；2)根据Schwarz贝叶斯准则确定最优的AR模型阶数，使拟合的AR模型具有最小的预测均方误差；采用Burg算法估计AR模型系数，从而得到信号的功率谱；3)功率谱估计之后，将感兴趣频段范围确定为0.5～2Hz之间；4)对感兴趣频段功率谱除以总功率，得到归一化功率谱；计算0.5～2Hz频率之间的总功率Pyy；5)检测1～1.67Hz之间的功率谱峰值，并选取峰值所在频率为中心的0.2Hz频率范围，认为该范围功率与心跳相关；计算该范围总功率Pxx，计算得到信号质量评价特征S=Pxx/Pyy；6)将S取值范围归一化至0～1之间，并设定阈值用于区分信号质量是否良好；如果S小于阈值T，则说明信号质量较差，需调整探头改善信号质量；如果S大于阈值T，则说明信号质量较好；阈值T取值为0.5～0.6。