CN111227801A - 一种面向多源激活检测的声电神经成像*** - Google Patents

一种面向多源激活检测的声电神经成像*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种面向多源激活检测的声电神经成像***，包括聚焦超声发射与扫描模块、多通道信号采集模块、多源特征提取模块、多源解调重建模块、多源频率识别模块和多源幅值识别模块；其中，多通道声电采集模块，用于在聚焦超声发射与扫描模块扫描多源激活脑区的同时采集多源声电信号；多源特征提取模块，用于对采集到多源声电信号通过希尔伯特变换对有效频段的声电信号进行变换，使多源声电信号转换为包含源信号频率、幅值特征的多源超声调制信号；多源解调重建模块，用于对多源超声调制信号进行解调；多源频率检测模块，用于采用相关分析统计分析变量间相互关系。

Description

一种面向多源激活检测的声电神经成像***
技术领域
本发明涉及一种面向多源激活检测的声电神经成像***。
背景技术
现有的神经功能成像技术，如脑电图(electroencephalogram,EEG)、功能磁共振成像、功能近红外光谱等，通常难以兼具高时空分辨率。其中，EEG记录大脑活动时神经元集群同步发生突触后电位的合成信号，是大脑皮层神经电生理活动的总体反映，已广泛应用于临床实践。目前基于头皮电极采集的EEG技术可以获得频率高达1kHz的电生理数据。由于大部分EEG的内源活性皆低于100Hz，因此EEG在时间分辨率上占有极大的优势。但是受到颅内组织容积导体效应的影响，EEG空间分辨率相对较低，通常在厘米量级。这使得几乎不可能基于头皮EEG在颅外监测深层脑功能。为了突破这个限制，声电成像作为一种新兴的成像技术有望用于提高EEG的空间分辨率，实现高时空分辨的神经成像。
利用声电效应原理与经颅聚焦超声靶向定位的优势，声电神经成像通过声场与电场两种物理场的耦合作用，巧妙地将脑电的高时间分辨率与聚焦超声的高空间分辨率结合起来，从激活源源头对脑电信号进行空间编码，获取具有精确位置信息的脑电信号。然而，大脑中有数以亿计的神经元放电，声电神经成像如何对不同放电特性的激活源进行检测识别尚未明晰。为了探明这个问题，提出一种面向多源激活检测的声电神经成像***。
经颅聚焦超声(transcranial focus ultrasound,tFUS)具有无损伤地在颅内脑皮层空间聚焦特性，能通过声场作用调制其所聚焦空间的组织电生理信号，赋予其高空间分辨特征，从而增强颅内深层EEG或MEG的电生理神经成像空间分辨率。
发明内容
本发明旨在利用声电耦合作用与经颅聚焦超声高靶向性、无创性的优势，借助声电神经成像实现多源激活检测与识别。利用经颅聚焦超声扫描感兴趣位置深部皮层组织，诱发带有激活源各自独有特征的声电信号，检测深部皮层电生理活动，对不同频率、不同幅值的复杂激活源实现声电成像与信号识别，有望实现新型声电神经成像检测方法。为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种面向多源激活检测的声电神经成像***，包括聚焦超声发射与扫描模块、多通道信号采集模块、多源特征提取模块、多源解调重建模块、多源频率识别模块和多源幅值识别模块；其中，
聚焦超声发射与扫描模块，用于发射聚焦超声，为超声换能器设置超声振荡频率、脉冲重复频率、激励脉冲强度参数；用于聚焦超声的三维扫描，通过步进电机实现超声换能器上下、左右、前后的三维移动；
多通道声电采集模块，用于在聚焦超声发射与扫描模块扫描多源激活脑区的同时采集多源声电信号；
多源特征提取模块，用于对采集到多源声电信号通过希尔伯特变换对有效频段的声电信号进行变换，使多源声电信号转换为包含源信号频率、幅值特征的多源超声调制信号；
多源解调重建模块，用于对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]进行解调，得到各扫描位置处的解调信号，求取解调信号的均值作为各扫描位置处的源重建像素值，由于扫描位置已知，则获得具有空间位置信息的二维像素值分布，经像素值归一化、二维三次插值重建多源激活成像，反映多源激活的电流源分布；
多源频率检测模块，用于采用相关分析统计分析变量间相互关系，对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]进行频率模式识别，检测多源声电频率；
多源幅值检测模块：用于对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]的幅值，采用线性判别式分析使同一类别的样本聚集在一起，不同类别的样本尽量分开，对幅值特征进行检测。
优选地，多源超声调制信号具体为：聚焦超声波作用于有效焦域使电阻率变化Δσ，由此使得测量电极处声电耦合后的脑电信号也随之改变，设有n个激活源信号组成多源矩阵[Vs1 Vs2…Vsn]，其频率为[ωs1 ωs2…ωsn]，幅值为[As1 As2…Asn]，聚焦超声信号为VUS，聚焦超声扫描包含n个激活源的脑区，由多通道声电采集模块得到对应扫描位置的n个多源超声调制信号为[VAE1 VAE2…VAEn]，多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]由聚焦超声与对应扫描位置处的激活源信号相互作用形成，具有聚焦超声波焦点空间位置信息，满足如下关系：
Figure BDA0002379610890000021
对于多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]其中一个激活源的超声调制信号VAE，频率检测原理采用下式：
Figure BDA0002379610890000022
其中，v是多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]，V是一个激活源的超声调制信号VAE的特征向量矩阵；u是由多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的特征向量，U是由多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的特征向量矩阵；Wv和Wu是分别代表一个激活源的超声调制信号VAE和多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的投影矢量，这一组矢量可以使特征向量v和u之间的相关系数达到最大，其中v＝VTWv，u＝UTWu；对Wv和Wu求得最大的ρ，即是得到最大的相关系数。
对幅值特征进行检测原理采用下式：
y＝ωTv
其中，v是多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]，ωT是求解得到的权重系数，y是幅值特征检测结果。
本发明与传统的声电成像相比，能够从信号分析、模式识别的角度区分不同频率/幅值的激活源，用以辅助声电成像图。更全面、更准确地描述神经活动，识别不同特征的激活源。有望为新型多模态神经功能成像提供关键技术保障，也为聚焦超声尽快融入神经成像技术应用阶段奠定基础。
附图说明
图1为本发明的***结构示意图；
图2为本发明的工作流程图；
图3为本发明的原理示意图；
图4为本发明的实验数据成像结果。
具体实施方式
结合附图和实施例对本发明的面向多源激活检测的声电神经成像***加以说明。
本发明借助声电神经成像实现多源激活检测与识别。利用经颅聚焦超声扫描感兴趣位置深部皮层组织，诱发带有激活源各自独有特征的声电信号，检测深部皮层电生理活动，对不同频率、不同幅值的复杂激活源实现声电成像与信号识别，
本发明的面向多源激活检测的声电神经成像***如图1所示，主要包括包括聚焦超声发射与扫描模块、多通道信号采集模块、多源特征提取模块、多源解调重建模块、多源频率识别模块和多源幅值识别模块，其中聚焦超声发射与扫描模块用于发射聚焦超声，由超声换能器、脉冲收发器和步进电机组成。多通道声电采集模块，用于在聚焦超声发射与扫描模块扫描多源激活脑区的同时采集多源声电信号。多源特征提取模块用于对采集到多源声电信号提取有效特征。多源解调重建模块用于重建多源激活成像。多源频率检测模块用于识别多源声电频率，多源幅值检测模块用于识别多源声电幅值。
面向多源激活检测的声电神经成像***的工作流程图如图2所示，大概可以分为以下几个步骤：
1)聚焦超声发射与扫描：为超声换能器设置超声振荡频率、脉冲重复频率、激励脉冲强度等参数；用于聚焦超声的高精度三维扫描，使用步进电机实现超声换能器上下、左右、前后的三维移动，扫描精度为0.1mm；
2)多通道声电采集：在聚焦超声发射与扫描模块扫描多源激活脑区的同时采集多源声电信号，将微弱的声电信号放大、滤波后存储，同步采集64通道声电信号，采样率20kHz；
3)多源特征提取：对采集到多源声电信号通过希尔伯特变换对有效频段的声电信号进行变换，使多源声电信号转换为包含源信号频率、幅值特征的多源超声调制信号；多源超声调制信号具体为：聚焦超声波作用于有效焦域使电阻率变化Δσ，由此使得测量电极处声电耦合后的脑电信号也随之改变。设有n个激活源信号组成多源矩阵[Vs1 Vs2…Vsn]，其频率为[ωs1 ωs2…ωsn]，幅值为[As1 As2…Asn]，聚焦超声信号为VUS，聚焦超声扫描包含n个激活源的脑区，由多通道声电采集模块得到对应扫描位置的n个多源超声调制信号为[VAE1VAE2…VAEn]，多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]由聚焦超声与对应扫描位置处的激活源信号相互作用形成，具有聚焦超声波焦点空间位置信息，满足如下数学关系：
Figure BDA0002379610890000041
4)多源解调重建：对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]进行解调，得到各扫描位置处的解调信号，求取解调信号的均值作为各扫描位置处的源重建像素值，由于扫描位置已知，则获得具有空间位置信息的二维像素值分布，经像素值归一化、二维三次插值重建多源激活成像，反映多源激活的电流源分布；
5)多源频率检测：采用典型相关分析统计分析变量间相互关系，对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]进行频率模式识别，检测多源声电频率。以多源超声调制信号[VAE1VAE2…VAEn]其中一个激活源的超声调制信号VAE为例说明频率检测原理，如式(2)：
Figure BDA0002379610890000042
其中，v是多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]，V是一个激活源的超声调制信号VAE的特征向量矩阵。u是由多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的特征向量，U是由多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的特征向量矩阵。Wv和Wu是分别代表一个激活源的超声调制信号VAE和多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的投影矢量，这一组矢量可以使特征向量v和u之间的相关系数达到最大，其中v＝VTWv，u＝UTWu。对Wv和Wu求得最大的ρ，即是得到最大的典型相关系数，相关系数较大的一方即为检测结果。
6)多源幅值检测：用对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]的幅值，采用线性判别式分析使同一类别的样本聚集在一起，不同类别的样本尽量分开，对幅值特征进行检测，。基本原理如式(3)：
y＝ωTv (3)
其中，v是多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]，ωT是求解得到的权重系数，y是检测的结果。
图3为本发明的原理示意图，将聚焦超声波触发信号作用于聚焦超声换能器进而发射聚焦超声波，将超声波聚扫描激活脑区，其中包括源1、源2、源3等多源激活。聚焦超声波用于对扫描区域内多个激活源信号进行信号调制，通过脑电电极对测量多源激活的声电信号。
图4为本发明的实验数据成像结果，不同频率的双源声电成像结果如图4(a)所示。声电成像图中激活源S1、S2的空间分辨率为6mm。图4(b)为源点S1(0,0)、和S2(6,0)处声电信号的频谱特征。从中可知，源点S1、S2处声电信号的频率与源信号一致分别为8Hz、13Hz。

Claims (4)

1.一种面向多源激活检测的声电神经成像***，包括聚焦超声发射与扫描模块、多通道信号采集模块、多源特征提取模块、多源解调重建模块、多源频率识别模块和多源幅值识别模块；其中，
聚焦超声发射与扫描模块，用于发射聚焦超声，为超声换能器设置超声振荡频率、脉冲重复频率、激励脉冲强度参数；用于聚焦超声的三维扫描，通过步进电机实现超声换能器上下、左右、前后的三维移动；
多通道声电采集模块，用于在聚焦超声发射与扫描模块扫描多源激活脑区的同时采集多源声电信号；多源特征提取模块，用于对采集到多源声电信号通过希尔伯特变换对有效频段的声电信号进行变换，使多源声电信号转换为包含源信号频率、幅值特征的多源超声调制信号；
多源解调重建模块，用于对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]进行解调，得到各扫描位置处的解调信号，求取解调信号的均值作为各扫描位置处的源重建像素值，由于扫描位置已知，则获得具有空间位置信息的二维像素值分布，经像素值归一化、二维三次插值重建多源激活成像，反映多源激活的电流源分布；多源频率检测模块，用于采用相关分析统计分析变量间相互关系，对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]进行频率模式识别，检测多源声电频率；
多源幅值检测模块：用于对多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]的幅值，采用线性判别式分析使同一类别的样本聚集在一起，不同类别的样本尽量分开，对幅值特征进行检测。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，多源超声调制信号具体为：聚焦超声波作用于有效焦域使电阻率变化Δσ，由此使得测量电极处声电耦合后的脑电信号也随之改变，设有n个激活源信号组成多源矩阵[Vs1 Vs2…Vsn]，其频率为[ωs1 ωs2…ωsn]，幅值为[As1As2…Asn]，聚焦超声信号为VUS，聚焦超声扫描包含n个激活源的脑区，由多通道声电采集模块得到对应扫描位置的n个多源超声调制信号为[VAE1 VAE2…VAEn]，多源超声调制信号[VAE1VAE2…VAEn]由聚焦超声与对应扫描位置处的激活源信号相互作用形成，具有聚焦超声波焦点空间位置信息，满足如下关系：
Figure FDA0002379610880000011
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，对于多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]其中一个激活源的超声调制信号VAE，频率检测原理采用下式：
Figure FDA0002379610880000012
其中，v是多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]，V是一个激活源的超声调制信号VAE的特征向量矩阵；u是由多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的特征向量，U是由多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的特征向量矩阵；Wv和Wu是分别代表一个激活源的超声调制信号VAE和多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]构造的模板的投影矢量，这一组矢量可以使特征向量v和u之间的相关系数达到最大，其中v＝VTWv，u＝UTWu；对Wv和Wu求得最大的ρ，即是得到最大的相关系数。
4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，对幅值特征进行检测原理采用下式：
y＝ωTv
其中，v是多源超声调制信号[VAE1 VAE2…VAEn]，ωT是求解得到的权重系数，y是幅值特征检测结果。
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