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功能近红外光谱成像研究及应用

作 者: 胡汉彬
导 师: 蒋田仔;汪增福
学 校: 中国科学技术大学
专 业: 模式识别与智能系统
关键词: 功能近红外光谱成像 脑成像 独立成分分析 脑机接口 神经网络 生物统计
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 282次
引 用: 2次
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内容摘要


功能近红外光谱成像技术(FNIRS)是一种无创的大脑皮层功能活动检测手段。相比于其它的大脑皮层功能活动检测方法,它具有较高的时间分辨率,低廉的设备成本和数据采集成本,可以实时的看到结果,是一种非常具有发展潜力的技术。然而,功能近红外光谱成像的相关技术还在发展之中,相关的近红外光谱成像手段总体上还不成熟。本文的目的就是运用新的技术分析手段对功能近红外光谱成像技术的原始信号分析、以及运用机器学习的方法提高功能近红外光谱成像技术的自动化水平,从而推动功能近红外光谱成像技术的发展、应用。本文的内容概括如下:首先,本文对功能近红外光谱成像技术的原理进行了阐述,总结出功能近红外光谱成像技术的原理、特点等。然后根据功能近红外成像技术的信号特点,将ICA算法引入到脑功能成像信号处理中,结果表明该算法获得的独立成分信号与动手指任务中所执行的任务信号时间尺度一致,其也与ICA算法运用于fMRI影像的结果一致,都分离出了BOLD信号,说明了ICA算法在功能近红外光谱成像技术原始信号提取中具有重要作用。其次,采用机器学习的方法,研究了基于FNIRS技术的脑机接口。将神经网络方法运用于FNIRS信号的类别分类上,组成一种功能原件-脑机接口。通过实验验证,结果表明该种基于FNIRS的脑机接口的可行性。结合FNIRS的特点,说明FNIRS在脑机接口方面具有非常大的潜力,具有良好的经济和社会意义。最后,探讨了FNIRS在疾病诊断方面的应用。生物统计学已经广泛运用于临床数据的分析上面。本文把FNIRS作为一种临床研究手段,通过对FNIRS采集到的病人、正常对照组间的统计分析,表明了FNIRS作为一种新的功能影像方法,其在生物医学、临床应用中的重要作用。同时,其与fMRI结构像的结合,也将更有利于临床应用。通过对FNIRS的技术分析以及应用,我们可以得出这样的结论:功能近红外光谱成像技术作为一种成像方式,它在生物医学领域的具有其他成像方式所不具有的优点,功能近红外光谱成像技术可以作为一种重要的成像方式加以研究、推广。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 引言  9
  1.2 研究背景  9-10
  1.3 功能近红外光谱成像技术的发展现状  10-11
  1.4 本文的主要工作  11-13
第2章 近红外光谱的脑成像基础  13-25
  2.1 光在组织中的传播  13-19
    2.1.1 Beer-Lambert 定律  13
    2.1.2 吸收  13-14
    2.1.3 散射  14-15
    2.1.4 光传播模型  15-19
  2.2 近红外光谱技术的脑功能成像  19-21
    2.2.1 大脑的结构  19-20
    2.2.2 脑活动  20-21
    2.2.3 功能成像  21
  2.3 近红外成像仪器  21-25
    2.3.1 仪器制式  21-22
    2.3.2 系统结构  22-23
    2.3.3 仪器特点  23-25
第3章 独立成分分析方法的 NIRS 脑信号处理  25-37
  3.1 独立成分分析方法  25-27
    3.1.1 独立成分分析方法概述  25-26
    3.1.2 基于互信息最小的独立成分分解算法  26-27
  3.2 常用的信号处理方法  27-28
    3.2.1 傅里叶变换的谱分析  27-28
    3.2.2 小波变换的多尺度分析  28
  3.3 数据仿真  28-31
    3.3.1 仿真数据  28-29
    3.3.2 仿真结果  29-31
    3.3.3 仿真结论  31
  3.4 近红外数据分析  31-35
    3.4.1 功能近红外数据采集  31-32
    3.4.2 实验过程  32
    3.4.3 实验数据分析结果  32-35
  3.5 本章小结  35-37
第4章 基于神经网络的 NIRS 脑机接口探索  37-46
  4.1 脑机接口  37-39
    4.1.1 定义  37
    4.1.2 意义  37-38
    4.1.3 应用  38-39
  4.2 我们的探索  39-44
    4.2.1 脑机接口功能结构  39
    4.2.2 数据采集  39-40
    4.2.3 数据分析  40-44
    4.2.4 数据处理结果  44
  4.3 讨论  44-46
第5章 NIRS 在脑成像中的应用  46-55
  5.1 实验准备  46-47
  5.2 受试者选择  47
  5.3 数据采集  47-48
  5.4 数据分析  48-52
  5.5 激活结果与fMRI 结构像配准工作  52-53
  5.6 讨论  53-55
第6章 未来与展望  55-58
  6.1 近红外成像的算法研究  55
    6.1.1 扩散光学断层成像技术  55
    6.1.2 近红外成像的脑机接口研究  55
  6.2 近红外成像的临床应用  55-56
    6.2.1 乳腺成像  56
    6.2.2 脑外伤颅内出血的监测  56
    6.2.3 在认知神经科学中的应用  56
  6.3 结论和今后的工作  56-58
参考文献  58-62
致谢  62-63
在读期间发表的学术论文和取得的研究成果  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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