第35卷，第10期 2015年10月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 35 ,No. 10 -pp2746-2751
October,2015
EEMID-ICA在功能性近红外光谱特征信号提取中的应用
查雨彤，刘光达*，周润东，张晓枫，牛俊奇”，于永，王伟
1.吉林大学仪器科学与电气工程学院，吉林长春130061 2.吉林大学第一医院，吉林长春130021
摘要近年来，功能性近红外光谱技术(fNIRS)广泛应用于神经影像学领域。为解决fNIRS特征信号提取中的信噪频谱混叠间题，依据近红外光谱脑功能成像信号非线性与非平稳特点，提出一种结合集合经验模念分解法和独立成分分析的多分辨率联合信号提取方法EEMD-ICA。在脑功能成像仪器平台上采集多通道多波长脑功能成像近红外光密度信号，先对该信号进行集合经验模态分解将其按频率成分分解为多层本征模态函数，之后将独立成分分析应用于目标频率分量函数进行自适应去噪，最后将处理后的分量累加、重构获得近红外光谱脑功能成像的特征信号。将Valsalva氏实验测试数据作为研究对象进行滤噪处理，与经验模态分解法和集合经验模态分解法对fNIRS特征信号的提取效果对比。对实测数据的处理结果进行信噪比和误差参数分析，结果表明，该方法能够有效解决去噪过程中丢失原始信号有用信息及由于信噪频谱混登
不能完整去除噪声的问题，信号处理效果理想，对比另外两种信号提取方法更为优化关键词近红外光谱；神经成像；频谱混叠；集合经验模态分解；独立成分分析
中图分类号：TP274，R318.6
引言
文献标识码：A
功能性近红外光谱（functionalnear-infrared spectrosco Py，fNIRS)是一种利用近红外光谱(NIRS)分析由认知活动起的大脑区域性血流动力学参数变化情况的技术。它通过测量大脑皮层血红蛋白(Hb)浓度变化量，对大脑皮层浅层受激功能区的神经活动进行成像分析。与功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI）和脑电图(e-lectroencephalogram，EEG）等典型神经成像技术（neuroimag ing)相比，fNIRS具有无创实时检测、无噪音、无放射性、测试人群范围广等优点。自Jobsis提出NIRS可应用于检测成人大脑皮层氧化还原反应变化情况开始，各国学者相继开展了利用NIRS无创检测脑血流参数理论及方法的研究。其中，甘本学者Hoshi等利用5通道近红外光谱仪器同时监测大脑皮层不同区域的功能性神经活动，将fNIRS研究带人新阶段(2.3]。
生物组织中水约占75%，但在近红外短波段其吸光系数比组织中主要的吸光色团氧合血红蛋白（HbO)和还原血红收稿日期：2014-07-28，修订日期：2014-11-29
DOI: 10. 3964/j. issn. 1000-0593 (2015 )10-2746-06
蛋白（HbR)的吸光系数低得多。fNIRS利用近红外短波（780 和830nm)测量大脑皮层中HbO：和HbR的光密度变化，实现对受激神经功能区的定位和血氧检测
6.00 5.00
HbR
Hbo,
H.o
1.00+
pa.booo
w
0.00
640
700
80o
900
780
830
Wavelength/nm
Fig, 1Absorption spectra of HbO: , HbR and H: O
fNIRS的特征信号是多通道双波长光密度信号。在进行脑功能检测时，心动周期和呼吸引起的基线漂移、高频随机噪声和工频干扰等噪声因素都在很大程度上影响了特征信号
基金项目：国家重大科学仪器设备开发专项子课题（120111222867002)，国家自然科学基金项目（21207047），高等学校博士学科点专项科研
基金项目(20120061110092），吉林省科技发展计划重点项目(20120328)资助
作者简介：查雨彤，1990年生，吉林大学仪器科学与电气工程学院博士研究生
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