專利名稱：一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統的制作方法
技術領域：
本發明提供一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，屬于生物信息處理技術領域，具體是指利用聯合采集與分析腦電和功能磁共振信號，提取這兩種信號同時反映的個體大腦特定活動狀態的特征，并在線反饋給個體，通過訓練個體調節大腦的活動特征，以達到調節改善相應的生理或心理表現。
背景技術：
功能磁共振信號(fMRI)通過大腦血液動力學特性的變化來間接反映神經元的活動，因其功能定位的高空間分辨率被廣泛應用在科研與臨床；腦電信號(EEG)則近乎實時地記錄了神經元的活動，因其較高的時間分辨率和對神經活動直接反映的特點同樣被廣泛應用在科研與臨床，特別是EEG的節律波在大腦的加工過程中扮演著重要的角色。fMRI和 EEG在時空特性上的互補性促使人們嘗試同步采集EEG和fMRI數據，通過聯合分析從神經活動電磁信息和代謝信息對大腦的功能和狀態進行時空描述。目前，這兩種信號均被分別應用于神經反饋系統中，通過適當的策略來自我調節大腦的特定信號，以達到改善大腦特定生理或心理表現的目的。然而，EEG和fMRI數據的同步采集雖然隨著磁適配的腦電設備出現成為可能，但掃描的方式以及同步采集中磁場環境對腦電信號的干擾，使得EEG信號的信噪比降低。此外，生物神經反饋過程強調特征反饋的快速性和有效性，盡管單獨的基于EEG的神經反饋和基于fMRI的神經反饋可以實現了實時在線的反饋系統，但是現有的EEG/fMRI聯合分析方法仍還僅僅是限于對離線數據的分析。國內外調研表明，離線EEG/fMRI聯合分析方法主要有兩大類，一類稱作數據融合、一類稱作數據集成。數據融合方法對稱地利用電信號和血液動力學信號，將EEG/fMRI 對等地包含在適用于二者的同一個模型內，如Joint-ICA可以對分別來自ERP和fMRI的特征同時做ICA，尋找ERP時間變化與fMRI空間激活上的關系(Calhoun V.，Adali T. et al.2006. Neuronal chronometry of target detection :Fusion of hemodynamic and event-related potential data. Neurolmage. 30 :544-553.)；數據集成方法則是不對稱地將一種數據作為另外一種數據的約束，如將fMRI的激活定位用于約束腦電數據的源定位分析結果(Stancak A，Polacek H，Vrana J，Rachmanova R，Hoechstetter K，Tintra J， Scherg M. 2005. EEG source analysis and fMRI reveal two electrical sources in the fronto-parietal operculum during subepidermal finger stimulation. Neurolmage 25，8-20)，或用EEG中提取出來的特征預測fMRI數據的時間定位與分段(Goncalves S. I.，de Munck J. C.，et al. 2006. Correlating the alpha rhythm to BOLD using simultaneous EEG/fMRI :Inter-subject variability. Neurolmage 30 :203-213.)。然而， 這些方法不是對數據有限制，如只適用于任務態數據或靜息態(無任務狀態)數據，就是對模型適用性有限，如算法復雜，難以在線分析等等，因此，聯合EEG和fMRI信號的反饋系統尚未見報道。生物神經反饋的關鍵技術在于數據的實時處理與分析、特征的準確提取與反饋。因此，EEG/fMRI互補特征的提取、不同大腦活動狀態的反饋與調節，這些領域的研究與發明將有利地推進生物反饋技術的發展。
發明內容
為此，本發明提出了一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，它可以在線提取特定任務狀態或靜息態下大腦活動的時空特征，如不同節律腦波的變化以及與之相關的大腦活動區域的變化，并根據調節需求選取響應的特征信息反饋，通過特定策略調節反饋信號的強弱，從而通過訓練達到調節大腦的認知功能、或心理表現、或生理癥狀，為促進學習與發展以及臨床康復訓練提供新的途徑。一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，包括數據檢測與預處理模塊，用于檢測腦電信號與功能磁共振信號并標記其同步點， 分別對這兩種信號進行預處理；時空特征提取模塊，提取腦電信號特征作為回歸量，與功能磁共振數據進行統計建模分析，在線提取與腦電特征相關的大腦功能區域；顯示與反饋模塊，顯示腦電與功能磁共振信號聯合提取的特征；將可調節的腦電特征或功能磁共振特征反饋給個體。所述的數據檢測與預處理模塊，用于實時檢測同步采集的EEG和fMRI數據，并分別對兩種數據進行預處理。同步采集采用連續掃描方式，磁共振掃描儀每完成一次成像的時間(即一個掃描脈沖重復間隔時間TR)就實時傳輸一幅掃描圖像，磁適配腦電儀同時采集腦電信號并記錄同步信號；根據檢測到的數據文件和實驗設置分別對兩種原始數據進行格式轉換，同時標記兩種數據的同步起始點；EEG數據進行在線去除射頻干擾、去除心電干擾的預處理后，根據標記的同步起始點提取EEG數據段；fMRI數據進行在線頭動檢測并校正，去除信號基線漂移，降低腦磁圖像中的偽影和噪聲。所述的時空特征提取模塊，用于提取基于EEG/fMRI數據的時空特征信息。對于靜息態數據，對EEG數據段進行傅立葉變換，提取不同的腦節律波能量作為特征；對于任務態數據，對EEG數據段提取刺激誘發的腦電成分的幅度、潛伏期、相位或能量作為特征；將所提取的腦電特征與血液動力學響應函數進行卷積，再與fMRI圖像數據一起進行統計建模分析，提取與上述特征相關的大腦功能區域分布。腦電特征與大腦空間模式均可以顯示與記錄，供反饋與后期分析、評估所用。所述顯示與反饋模塊，用于顯示提取的時空特征信息，如每個TR的大腦活動空間模式和對應的EEG能量變化，并將所選特征反饋給個體，可以是腦電特征采用刻度量化的方式，也可以是特定腦區的信號變化百分比采用時間序列的形式，甚至是將這兩種方式結合起來呈現給個體。個體通過采用一定的調節策略(針對不同的實驗目的有不同的適用策略)，使反饋信號隨著任務的變化增強或減弱以達到自主調節大腦的特定功能或行為表現。本發明的優勢在于提供了一種時空分辨率俱佳的神經反饋模式，通過同步采集 EEG和fMRI數據，將二者關聯的時空特征信息信息提取出來，同時實時反饋給個體，讓其了解自己大腦的活動狀態，并有意識地學習控制自己的大腦活動水平，通過反復訓練產生持久效應，改善大腦的認知功能或行為表現。這種反饋的模式突出了神經活動的電生理特性和血液動力學特性的融合，將基于腦波的反饋訓練與基于功能皮層的反饋訓練結合起來，既可以幫助特定生理疾病的患者，如癲癇、中風患者的康復，也可以幫助一些心理疾病的患者，如抑郁癥患者的改善，甚至可以幫助正常人的某些認知能力，如數學學習或運動技能的強化與改善。與離線的訓練相比，基于腦電和磁共振信號的反饋方式更能準確反映、充分調動受訓者的內在潛力，效果較好。
圖1本發明的硬件組成框圖
圖2本發明的數據處理流程圖
圖3:EEG去噪后的波形及同時采集的fMRI圖像
圖4本發明的大腦時空特征分析結果示意圖
圖5本發明的反饋顯示圖
具體實施例方式圖1為聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統硬件組成框圖，包括(1)磁共振掃描儀和磁適配腦電儀，磁共振掃描儀采用平面回波成像序列，序列設置要求一個TR傳輸一幅掃描圖像，對應著一個時間點的功能像，掃描圖像經圖像重構通過局域網至控制主臺傳輸到實時fMRI處理系統；磁適配腦電儀同時采集腦電信號，并與通過磁共振外圍設備接口記錄的同步信號傳輸到實時EEG處理系統。(2)實時EEG處理系統，記錄EEG數據以及同步信號，包括每個TR開始掃描的時間信息、磁共振掃描儀的系統時鐘信號和每個刺激事件開始的時間信息；對記錄的EEG數據進行格式轉換、預處理、特征提取；將該特征傳遞給實時fMRI數據處理及反饋信號產生服務器，如果服務器可以實現多線程任務處理，實時EEG處理系統可集成到服務器中。(3)實時fMRI數據處理及反饋信號產生服務器，對掃描傳輸來的數據進行格式轉換、預處理后，結合腦電特征與fMRI圖像數據進行在線統計建模分析，提取包含兩種數據時空特征的大腦功能區域分布；腦電特征與大腦空間模式均可以顯示與記錄。該系統所需計算機要求能夠輸出至少三路視頻信號，其中兩路視頻信號提供給實驗操作者，另外一路發送給受訓個體。(4)特征反饋，可選取腦電特征、或者感興趣腦區的信號作為反饋信號，將反饋信號發送至強磁場兼容刺激呈現設備提供給個體，反饋信號每一個TR更新一次。圖2為本發明的數據處理流程圖，包括EEG數據預處理之前需要將腦電設備記錄的格式轉換為后續處理系統定義的數據格式，包括數據體和同步信息。預處理主要包括去除射頻干擾和去除心電干擾，其中射頻干擾因頻譜成分豐富、幅度大、周期性強，采用平均疊加的方法可以有效地去除；心電干擾本發明采用實時最優基組法去除，通過實時檢測心電峰值R值，利用PCA構造心電偽跡的模板，將EEG數據減去所得到的心電偽跡模板，實驗結果表明，可以在線去除EEG中各電極受到的心電干擾偽跡。圖3是EEG去噪后的波形及同時采集的fMRI圖像。去除干擾噪聲后，根據同步信息標記的同步起始點提取EEG數據段，對于靜息態數據，以每個TR開始掃描的時間為同步起始點提取一次掃描所對應的EEG數據段，進行傅立葉變換，提取不同的腦節律波能量作為特征，如8-12HZ的能量作為α波的能量；對于任務態數據，以每個刺激事件開始的時間為同步起始點提取EEG數據段，提取刺激誘發的腦電成分的幅度、潛伏期、相位或能量作為特征，如Ni、P300等成分。fMRI數據預處理之前也需要將在線讀取到的DICOM圖像數據轉換為后續模塊所需格式的圖像數據，同時提取其中的掃描參數并存儲為配置文件。預處理主要包括頭動校正、基線校正和空間平滑。頭動校正采用剛體變換，通過搜索關鍵體元數量的確定和簡化迭代算法提升計算的速度，并添加了實時動態地顯示頭動參數的功能，使頭動的6個參數(3個沿X，y, ζ軸方向的平移參數和3個圍繞坐標平面的旋轉參數)以曲線的形式動態呈現出來，便于實驗者觀察到被掃描個體的頭動情況。空間平滑采用三維的高斯核函數進行圖像的低通濾波，使數據更接近高斯隨機場模型，適合于后面的統計分析。統計建模分析是將EEG特征和fMRI數據聯合起來通過建模、參數估計、統計校驗提取包含兩種數據時空特征的大腦功能區域分布。建模時采用的模型是滑窗式廣義線性模型y = βΧ+e。y是fMRI圖像數據中每個體素的時間序列信號，e是服從標準正態分布的誤差向量，β則是要估計的最優的回歸因子權重值。X與數據類型有關，對于靜息態數據，X是腦電特征與血液動力學響應函數的卷積；對于任務態數據，模型可擴展為y = βΑ+βΑ+e, X1是實驗設計矩陣，X2是腦電特征與血液動力學響應函數的卷積，采用遞歸最小二乘法對每個窗口內的數據點估計β值，隨著窗口的移動，更新β的估計值。由于窗口數據量有限，參數估計非常快速并且能保證消耗的計算時間是個固定值。對β進行統計量的計算和假設檢驗就可以判斷該體素的β值是否顯著。圖4是基于靜息態的大腦時空特征分析結果圖，描述的是某個TR對應的空間上與 α波能量正(紅黃)負(藍綠)相關的腦區，以及隨著α波能量隨著每個TR的掃描而變化的情況。特征反饋可以直接利用前面已提取的EEG或fMRI的特征，如α波的能量、Ρ300 的幅度、感興趣腦區的時間序列信號等；也可以將這些特征再計算或聯合作為反饋信號。反饋的方式可以是連續變化的信號，也可以是每一時刻的變化量。反饋信號每一個TR更新一次。圖5的刻度反饋方式中反饋信號的值可以是某一時刻α波的能量等可以量化的參數， 而時間序列反饋方式中反饋信號的值可以是調節過程中感興趣腦區的fMRI序列值。本發明還可以應用在其他幾個方面(1)在線檢測。本發明的實時動態顯示頭動參數的功能可以用來檢測被掃描個體是否有頭動現象，對于頭動嚴重者可以及時糾正或終止實驗；本發明的腦電特征和大腦空間模式的顯示可以用來在線判斷被掃描個體的腦電信號的異常性或大腦反應的正確性，這種可以在個體不離開實驗儀器的同時評價任務執行水平和數據質量的能力對大腦功能研究和臨床應用都非常重要。(2)腦機接口。本發明提取的兩種信號的特征可以作為腦機接口技術中的一種新的聯合控制信號，如α波的能量和感興趣腦區的活動強度，利用分類器進行分類檢測，再將檢測后的結果用來控制設備，可以為特殊腦疾病的治療康復提供新的途徑。(3)臨床外科手術。盡管磁共振結構像有比較高的解剖分辨率，但腦組織所起到的功能作用卻是結構像所無法提供的，fMRI的一種普遍應用是鑒別在神經外科手術中需要保護的區域，醫生們想了解移除某一特定腦組織可能產生的后果。本發明可以作為輔助手段應用在術前掃描，給醫生提供與手術相關的重要信息，甚至可以和傳統的電生理學方法聯合使用，用來指導大腦皮層電極的放置位置。
權利要求
1.一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，其特征在于，包括數據檢測與預處理模塊，用于檢測腦電信號與功能磁共振信號并標記其同步起始點， 分別對這兩種信號進行預處理；時空特征提取模塊，提取腦電信號特征作為回歸量，與功能磁共振數據進行統計建模分析，在線提取與腦電特征相關的大腦功能區域；顯示與反饋模塊，將可調節的腦電特征或功能磁共振特征反饋給個體。
2.如權利要求1所述的一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，其數據檢測與預處理模塊特征在于，檢測同步腦電和功能磁共振信號并標記其同步起始點；對腦電信號進行去除射頻、心電干擾、根據同步起始點分段的預處理；對功能磁共振信號進行頭動校正、 平滑的預處理。
3.如權利要求1所述的一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，其時空特征提取模塊特征在于，對靜息態數據，提取不同腦節律波能量作為特征；對任務態數據，提取誘發腦電成分的幅度、潛伏期或相位作為特征；將所提取腦電特征與血液動力學響應函數卷積后，再與功能磁共振數據一起進行統計建模分析，提取與腦電特征相關的大腦功能區域。
4.如權利要求1所述的一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，其顯示與反饋模塊特征在于，顯示腦電與功能磁共振信號聯合提取的特征；將腦電特征采用刻度量化的方式呈現給個體，或將大腦特定區域的信號變化百分比采用時間序列的形式呈現給個體，或將這兩種方式結合起來呈現給個體。
全文摘要
本發明提供一種聯合腦電和功能磁共振信號的反饋系統，通過聯合采集與分析腦電和功能磁共振信號，提取這兩種信號同時反映的大腦特定活動狀態的時空特征，將多模態信號應用在神經反饋調節中。本發明涉及的系統包括數據檢測與預處理模塊、時空特征提取模塊、顯示與反饋模塊。數據檢測與預處理模塊在線檢測同步采集的腦電和功能磁共振信號，并標記兩者的同步起始點，然后分別進行預處理；時空特征提取模塊針對靜息態和任務態數據分別提取不同的腦電特征，將其與功能磁共振數據一起進行統計建模分析，提取具有時空特性的大腦功能區域；并將反映大腦同一狀態下的不同特征單獨或聯合進行反饋。本發明在臨床康復、腦機接口等方面也具有重要應用價值。
文檔編號A61B5/055GK102293647SQ201110151580
公開日2011年12月28日 申請日期2011年6月8日 優先權日2011年6月8日
發明者姚力, 戰志超, 趙小杰 申請人:北京師范大學