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文檔簡介
1、同步腦電(electroencephalogram, EEG)和功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)可提供具有毫米級空間分辨率和毫秒級時間分辨率的大腦活動觀測,已成為研究人類大腦功能的最重要的技術(shù)之一。然而在同步EEG-fMRI的采集過程中,所采集得到的 EEG信號中主要包含梯度偽跡(gradient artifact, GA)和心沖擊偽跡(ballistocardio
2、gram artifact, BCG)。其中梯度偽跡通??刹捎媚0宸ㄒ种?;而BCG偽跡具有低信噪比、時頻混疊、不可預(yù)測性和時變性的特點,常用的濾波和模板法難以有效抑制EEG信號中的BCG偽跡。
為有效抑制同步EEG-fMRI所獲得的EEG信號中的BCG偽跡,本論文研究一種新的結(jié)合改進J-peak檢測的自適應(yīng)梳狀濾波(adaptive comb filter, ACF)方法,并將其應(yīng)用于BCG偽跡抑制。該方法以同步采集的心電信號
3、(ECG)為參考信號,利用R峰檢測算法確定ECG信號的R峰位置;對各通道的EEG信號分別與ECG信號進行相關(guān)時延分析,估計得到各通道的 EEG信號與 ECG信號的時延關(guān)系,并利用該時延關(guān)系與R峰位置確定相應(yīng) J峰位置的檢測區(qū)間;最后采用區(qū)間峰值檢測方法確定各通道的J峰的精確位置。將精確估計得到的J峰位置作為ACF的自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù),從而利用ACF抑制BCG偽跡。
本論文研究一種基于最小二乘支持向量機(least squares
4、support vector machine, LSSVM)的BCG偽跡抑制方法。研究基于LSSVM的BCG偽跡抑制模型,優(yōu)化應(yīng)用于BCG偽跡抑制的LSSVM參數(shù),擬合ECG信號與BCG偽跡之間的非線性變換,得到BCG偽跡的最佳估計,最終抑制同步EEG-fMRI采集的EEG信號中的BCG偽跡。
實驗結(jié)果表明本論文提出的基于結(jié)合改進 J-peak檢測的自適應(yīng)梳狀濾波的BCG偽跡抑制方法和基于最小二乘支持向量機的 BCG偽跡抑制方
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