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基于光学功能成像的大脑低频振荡信号研究

作　者: 王玉成
导　师: 胡德文
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 光学成像动静脉分离区域增长血管分割相关分析选择平均血液动力学
分类号: R318.0
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

光学功能成像(OI)是一种基于内源信号的功能映射方法。本文利用光学功能成像系统采集了动物在静息和事件刺激下的脑皮层图像序列,并根据内源信号特征分离了动脉和静脉,使用相关分析法和事件相关选择平均法对刺激下的血液动力学脉冲函数进行了辨识。动物脑皮层中含有丰富的生理信号,本文通过对心跳和呼吸引起的振荡信号的分析,利用信号的谱值特征,实现了动脉和静脉的分离。文中首先用高斯-拉普拉斯(G-L)滤波器对序列中的单幅图像进行滤波,使用自动阈值分割技术和区域增长的方法对脑皮层的血管网络进行了提取,然后利用动脉波动信号频率分布在5Hz~6Hz之间而静脉波动信号频率分布在1Hz~2Hz之间的生理特征,分别计算出血管网络区域体元的脉搏信号成分和呼吸信号成分的谱值,并根据这两种频谱分量在特定频谱段内所占的功率谱百分比的不同实现了动脉和静脉的分离。讨论了动、静脉中脉搏、呼吸以及0.1Hz频谱分量的谱值和相位对动静脉分离的影响和潜在利用价值。在对动物进行刺激的条件下,使用红光和绿光照射采集图像序列,分析了刺激前后灰度值变化对血管分离的影响。利用伪随机事件序列对大鼠脑区特定功能部位进行刺激,得到其响应曲线后,根据其输入输出数据,用相关分析法和事件相关选择平均法辨识了该功能区的血液动力学脉冲响应函数,由于选择平均法对噪声不敏感,故其适应性强于相关分析法,适合于在噪声信号耦合复杂的情况下对血液动力学脉冲函数进行辨识。

全文目录

摘要  7-8
ABSTRACT  8-9
第一章绪论  9-22
  1.1 次声波致伤机理研究进展  9-11
  1.2 听觉的生物学基础  11-13
    1.2.1 人耳结构和功能  11-12
    1.2.2 听阈和声音强度的表示方法  12-13
  1.3 OI 功能成像的生物学基础——神经电活动和代谢信号的耦合  13-18
    1.3.1 神经元电活动和神经信息传递  13-17
    1.3.2 神经电活动和氧代谢的耦合  17-18
  1.4 OI 成像生物—物理耦合原理  18-21
    1.4.1 神经电活动、血氧代谢和光反射、散射率的耦合关系  18-19
    1.4.2 内源性OI 成像信号源和光波长的关系  19-21
  1.5 本文对脑皮层的研究-血管网络分析  21-22
第二章 OI 实验和数据获取  22-30
  2.1 动物麻醉  22-23
  2.2 开颅和打磨  23-25
    2.2.1 开颅手术  23-24
    2.2.2 颅骨打磨手术  24
    2.2.3 对功能区施加的刺激  24-25
  2.3 光学功能成像系统  25-28
  2.4 数据的获取  28-29
    2.4.1 实验注意事项  28-29
    2.4.2 数据采集和存储  29
  2.5 小结  29-30
第三章血管提取和动静脉的分离  30-45
  3.1 引言  30
  3.2 实验过程  30-31
  3.3 图像配准和血管网络提取  31-35
    3.3.1 图像的配准  31-32
    3.3.2 血管网络的提取  32-34
    3.3.3 血管中心线的提取  34-35
  3.4 图像序列时频分析和动静脉分离  35-40
    3.4.1 图像序列的时域分析  35-36
    3.4.2 图像序列的频谱分析  36
    3.4.3 动静脉分离  36-40
  3.5 0.1HZ 对动静脉分离的影响  40-42
    3.5.1 静息状态下0.1Hz 对动静脉分离的影响  40-41
    3.5.2 刺激状态下0.1Hz 对动静脉分离的影响  41-42
  3.6 讨论  42-44
  3.7 小结  44-45
第四章血液动力学辨识和声波刺激响应  45-53
  4.1 引言  45
  4.2 血液动力学脉冲响应辨识  45-51
    4.2.1 动物实验和OI 数据采集  45-46
    4.2.2 HRF 辨识  46-51
  4.3 声波刺激响应初步研究  51-52
    4.3.1 实验动物准备  51-52
    4.3.2 数据结果及分析初步  52
  4.4 小节  52-53
第五章总结与展望  53-55
  5.1 对本论文工作的总结  53-54
    5.1.1 动静脉分离  53-54
    5.1.2 HRF 脉冲响应函数的辨识  54
  5.2 对未来工作的展望  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-60

基于光学功能成像的大脑低频振荡信号研究

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