[发明专利]一种基于自动ICA去除EEG信号中核磁伪迹的方法

摘要

本发明公开了一种基于自动ICA去除EEG信号中核磁伪迹的方法，所述方法包括以下步骤：1)对含有核磁伪迹的EEG信号进行基础去噪处理，得到去除了大部分核磁伪迹的EEG信号X'(t)；2)对信号X'(t)进行独立成分分离，并自动识别出其中的核磁伪迹残余成分，其余成分保持不变；3)提取步骤2)里核磁伪迹残余成分中的有效低频成分并将其保留；4)将步骤3)得到的核磁伪迹残余成分中的有效低频成分和步骤2)中保留的其余成分一起经过ICA逆变换重构，得到除噪后的EEG信号。所述在ICA的基础上根据核磁噪声的频率分布特性以及其与核磁扫描重复时间参数相关的周期特性自动选择核磁伪迹成分，并保留了其中的有用信息。

主权项

1.一种基于自动ICA去除EEG信号中核磁伪迹的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)对含有核磁伪迹的EEG信号进行基础去噪处理，得到去除了大部分核磁伪迹的EEG信号X'(t)；2)对信号X'(t)进行独立成分分离，并自动识别出其中的核磁伪迹残余成分，其余成分保持不变；具体过程为：将步骤1)得到的信号X'(t)经过ICA算法进行分离得到N个独立成分IS(t)＝[IS₁(t),IS₂(t),…,IS_N(t)]^T＝W*X'(t)，其中W为由ICA算法得到的解混矩阵，定义以核磁基波频率f_b及其各次谐波频率k*f_b为中心频率的区间[k*f_b‑ε,k*f_b+ε]为核磁倍频带，其中k＝1,2,3…K，ε为大于零的正数，根据要分析的相关脑电信号的特征确定低频脑电频带为[f_l1,f_l2]，计算每个独立成分在核磁倍频带内的能量A_p和在低频脑电频带内的能量E_p及其比值选择前M个最大的r值所对应的成分标记为核磁伪迹残余成分AS(t)＝[AS₁(t),AS₂(t),…,AS_M(t)]^T，其余成分保持不变；3)提取步骤2)里核磁伪迹残余成分中的有效低频成分并将其保留；4)将步骤3)得到的核磁伪迹残余成分中的有效低频成分和步骤2)中保留的其余成分一起经过ICA逆变换重构，得到除噪后的EEG信号。