[发明专利]一种核磁共振环境下的脑信号在线去噪方法

摘要

本发明公开了一种核磁共振环境下的脑信号在线去噪方法，包括步骤：1)对采集到的脑电信号进行高通滤波；2)对滤波后的信号进行上采样，并对脑电信号与fMRI设备发出的标记进行同步；3)构造一个滑动窗口来构造噪声模板Aτ，进行初步去噪；4)将混合着噪声的信号Sh划出一个长度为T*w个点的切片，将噪声模板以最小二乘拟合切片数据，得到拟合参数yτ，从Sh减去yτ*Aτ，得到带有残留伪迹的信号Sr；5)对信号Sr进行PCA，将各成分按照相关程度大小排序，取最大的m个成分作为梯度噪声的最优基βj(j＝1,2,...,m)，将其以最小二乘拟合Sr，得到拟合参数aj(j＝1,2,...,m)，从Sr减去N，经过构造梯度噪声模板去噪及PCA去噪，最终可将梯度噪声消除。本发明可以对信号进行实时去噪，满足在线实验的数据处理速度要求。

主权项

一种核磁共振环境下的脑信号在线去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对采集到的脑电信号进行高通滤波，滤除温漂及脉冲伪迹；2)对步骤1)中滤波后的信号进行上采样，并对脑电信号与fMRI设备发出的标记进行同步，即将每个fMRI扫描切片过程中采集的脑电信号与下面步骤3)的梯度噪声模板进行滑动互相关运算，运算结果最大的位移即为同步后调整的位置，得到信号Sh；3)由于脑电信号是随机信号，梯度噪声则以一个切片扫描时间T为周期，每个周期内该噪声的形状相似，因此需要构造一个滑动窗口来构造梯度噪声模板Aτ，其中τ表示模板的时间序号，基于此模板进行初步去噪；4)得到新的梯度噪声模板后，将混合着噪声的信号Sh划出一个长度为T*w个点的切片，其中w为采样频率，将梯度噪声模板以最小二乘拟合切片数据，得到拟合参数yτ，从Sh减去yτ*Aτ，得到带有残留伪迹的信号Sr；5)步骤4)得到的信号Sr中依然有残留伪迹，对其进行主成分分析，即PCA，再将PCA得到各成分与梯度噪声模板进行相关操作，将各成分按照相关程度大小排序，取最大的m个成分作为梯度噪声的最优基βj(j＝1,2,...,m)，将其以最小二乘拟合Sr，得到拟合参数aj(j＝1,2,...,m)，从Sr减去N，经过构造梯度噪声模板去噪及PCA去噪，最终能够将梯度噪声消除。