基于內(nèi)源信號的腦功能光學成像血管偽跡檢測及去除方法研究.pdf

1、20世紀70年代以來，一系列新的成像技術(shù)的出現(xiàn)使得神經(jīng)科學家和醫(yī)生們可以有效地觀察到腦的功能性活動，為解釋腦的奧秘提供了有效方法。其中基于內(nèi)源信號的腦功能光學成像是一種前沿的腦成像技術(shù)，它因空間分辨率較高，可長時間在體記錄，結(jié)構(gòu)簡單等特點，可以有效地研究大腦功能特性，在腦功能研究中發(fā)揮了重要作用。雖然基于內(nèi)源信號的腦功能光學成像的原理和系統(tǒng)構(gòu)成比較簡單，但在活體成像實驗過程中存在諸如呼吸、心跳以及血管周期性波動等生物噪聲，其引起的皮層反

2、射光強變化往往遠高于刺激相關(guān)的皮層活動信號，這些生物噪聲降低了成像信噪比，需要經(jīng)過一系列圖像信號處理之后才能從噪聲中提取到所需要的真正反應大腦功能的信息，因而研究適用于光學成像的圖像處理方法成為了研究熱點。早期光學成像研究中使用的疊加平均及差分等的方法可以有效地從噪聲中提取信號，提高信噪比，但在某些情況下，噪聲仍然較強，存在的血管偽跡也降低了圖像質(zhì)量，因而工程技術(shù)人員一直在致力于研究和建立適于內(nèi)源信號腦光學成像的圖像處理新方法。

3、　　在本課題組進行的內(nèi)源信號腦光學成像實驗中，得到的圖像信號較強但存在血管偽跡較強的問題，降低了信噪比。因此本文旨在探索多種血管偽跡提取及去除方法，然后從中尋找到最適合于本課題組實際實驗結(jié)果的血管偽跡提取及去除方法。本文首先介紹了課題中主要應用的血管偽跡提取方法：方差法和局部相似度最小化方法，兩者都可以取得對血管偽跡較準確的預測，但是方差法存在著對于局部細節(jié)預測不夠準確并且有預測錯誤的情況；而局部相似度最小化方法則不能對血管偽跡的本身形

4、態(tài)、長寬粗細等給予很好的表達，因此本文在這里創(chuàng)新性地把兩種方法結(jié)合使用，得到了比單獨使用兩種方法更好的血管偽跡預測效果。其次本文系統(tǒng)研究了血管偽跡去除的算法，提出用血管偽跡周圍灰度值中位值去除的方法，可以有效的對血管偽跡進行去除，進一步比較了不同參數(shù)對該算法的影響，并進行了性能分析。本文在血管偽跡提取去除算法的基礎上，創(chuàng)新性地把該方法與主成分分析、獨立成分分析相結(jié)合，證明了把主成分分析和獨立成分分析作為數(shù)據(jù)預處理手段，再使用血管偽跡提取