1、东南大学硕士学位论文近红外脑功能成像的血氧信号分析姓名：陆琳申请学位级别：硕士专业：生物科学与医学工程指导教师：阮宗才20110428摘要摘要近年来，医学影像已经成为医学技术中发展最快的领域之一，为现代医学的诊断、治疗、手术等方面提供了最重要、最强有力的工具。在目前多种针对脑功能的成像技术中，具有独特优势的近红外光谱技术(NIRS)逐渐应用于生物医学领域，成为研究的热点。本文的近红外脑功能成像主要成像区域为大脑的前额叶皮层(PFC)。前额叶皮层位于脑的最前方，额叶的运动皮层和前运动皮层的前部，是情绪中枢的重要环节之一，在情绪加工中发挥着重要的作用。效价假说认为左半球处理积极情绪，右半球处理消极
2、情绪。本文运用核独立成分分析(KCA)和Granger因果分析对前额叶在不同情绪词汇刺激时的血氧信号进行了一些研究，主要研究工作如下：(1)为了解决由于外界干扰和实验者本身的体温的变化，心跳、呼吸等对血氧信号的影响，机器自热以及机器疲劳等出现的噪声，我们对数据进行相关的预处理，使得处理后的数据能更好的解释心理学实验。(2)分析独立成分分析(ICA)方法的优势和不足，从而在处理近红外脑功能信号上首次应用了核独立成分分析(KICA)方法。通过KICA方法对16通道近红外数据进行处理，得到不同情绪词汇刺激时左右前额叶血氧浓度变化的差异，得到不同情绪时左右前额叶的激活程度差异。(3)运用Granger
3、因果检验方法来分析处理16通道的数据。通过左右划分8个区域并求平均值后求Granger因果关系得到左右前额叶之间的信息传递关系；通过上下划分8个区域并求平均值后求Granger因果关系的方法得到上下前额叶之间的因果关系；通过划分的不同词性时间区域后求Granger因果关系得到抑郁倾向被试的右侧优势半球。这与前人的心理学研究结果相符。情绪关键词：近红外光谱术；脑功能成像； KCA；Granger因果分析：前额叶；东南大学硕士学f证论文AbstractAbstractIn recent years，medical imaging has become the fastest铲owing medic
4、altechnologyCompared with other medical imaging technologies of brain function，Nearinfrared SpectroscopyNIRS)has many advantages，which makes NIRS be usedin biomedical field more and moreThe imaging part in brain of NIRS is Prefrontal cortex(PFC)From theperspective of functional structure，PFC is comp
5、osed of dorsolateral fromal cortex(DLPFC)，ventromedial frontal cortex(VMFC)and orbital frontal cortex(OFC)PFCis in the forefront of brain，and it is one of the important parts of emotional center ofthe brain，playing all important role in emotional processingValencehypothesisbelieves that positive emo
6、tions are processed in lett hemisphere，while negativeemotions are processed in right hemisphereCompared with Independent Component Analysis(ICA)，Kemel IndependentComponent Analysis(KICA)is much more robust and flexibleSo it can be used tOprocess blood oxygen level dependent(BOLD)signals of PFCFirst，
7、because of theinterference and kinds of noise，pretreatment is needed before the processing ofBOLD signalsThen，by KICA we can get the different activation between left andright part of PFC when they were stimulated by different emotional wordsAt last，Granger Causality Analysis is used to process the
8、data of 1 6 channels in order to getthe information transfer between left and right PFCAt the same time，we also can getthe dominant hemisphere of depressed subjects by the result of the Granger CausalityAnalysisMost results of our research are consistent with previous studiesKey words：Near-infrared
9、Spectroscopy(NIRS)；Prefrontal cortex(PFC)；KemeiIndependent Component Analysis(KICA)；Granger Causality Analysis；emotion东南人学硕士学位论文IV第1章绪论11课题背景第1章绪论近十几年来，随着计算机技术和相关技术的飞速发展，数字图像技术也在不断成熟，医学影像在医生诊断病因和治疗疾病以及在手术过程中都提供了重要帮助。现在，医学影像技术己经被广泛应用于临床上，利用这些非侵入性的方法，我们可以了解动物体或人体的内部组织结构。因此，医学影像技术在为医生诊断病因等提供了重要信息的同时，还提
10、高了医生治疗疾病的效率与安全，减轻了病人的痛苦。如今，医学影像【l】为现代医学诊断、治疗、手术等方面提供了最重要、最强有力的工具，己成为医学技术中发展最快的领域之一。图像处理随着科学技术的进步，正在越来越广泛地应用到了现代医学中。过去的医学影像学是单一的X射线成像技术，而目前的医学影像学已经发展成为与电子学、计算机、物理学和医学生物工程技术等相结合的综合诊断体系。同时，人们在图像处理的手段上已经可以进行照相、拍摄等等，同时可以进行动态的跟踪记录和研究，而不再局限于过去简单的肉眼观察了。现在的图像处理内容包括图像分割技术、图像配准技术、图像增强技术、图像引导手术和医学虚拟现实等。在医学图像的实际
11、应用中还需要利用计算机对医学图像进行后处理提高成像质量。所以，作为医学成像技术的发展基础，计算机图像处理技术在软件设计硬件功能等方面对医学图像处理技术的进一步的发展起着至关重要的作用。近年来，作为医学图像技术的新兴力量的近红外光谱术(Near-infrared Spectroscopy,NIRS)，正在逐渐应用于生物医学的领域，现在已经成为研究的热点。NIRS成像方法【21的基本原理是利用近红外光在组织中多重散射的特性，并满足扩散方程式(diffusionequation)。此方法是非入侵式的，并且时间分辨率很高，所以在脑功能成像、生物体组织分析、化学组分分析和乳腺肿瘤检测等许多方面的应用发展
12、相当迅速。东南人学硕士学位论文12近红外光谱术的基本理论及发展现状NIRS成像的原理是光与脑组织的相互作用f3】。NIRS是以活体组织中各主要色团的吸收光谱为基础，结合光在组织中的传播规律，利用近红外光良好的穿透能力的特点，研究其在组织中经过一系列吸收、散射后出射时所携带的信息。其主要目的是定量测量组织中这些吸收色团的浓度，如氧合血红蛋白浓度变化(AHbO：】)和脱氧血红蛋白浓度变化(AHb)等，获得血氧水平依赖(blood oxygen level dependent，BOLD)信号【引，来监测大脑的功能活动。这是组织血流动力学、组织学光学成像等研究的基础，该技术基于人体组织在近红外波段(波
13、长7001000rim)的光学特性，具有安全可靠、实时及无损伤的特点。由于人体不同组织的光学吸收系数不同，因此可以根据光学吸收系数的空间分布图像，从而获得不同人体组织的空间分布。脑组织中的主要色团氧合血红蛋白(Oxyhemoglobin，Hb02)、脱氧血红蛋白(Deoxyhemoglobin，Hb)的吸收光谱如图11所示。从图中可以看到，在近红外波段(700nm-1000nm)里，除了Hb在760 nlTl处有一个相对较高的吸收谱，Hb02和Hb的吸收谱是比较平坦的。因为除805nm处的吸收点之；l-HbO，和Hb在近红外光谱区的吸收光谱的差异，血液的光吸收程度主要与血液中HbO，和Hb含量
14、的比例有关。根据Beer-Lambert定律【4】，我们可以得到每一种成分的相对百分含量。利用这些性质和定律，近红外光谱术的脑功能成像方法主要检测血液qbHb02和Hb的相对浓度变化【4】。O30O。25募兰020ao2 o1SCa喜o10o矗囊005Of| Water 八f l。 f 兔oxyltb l | 。门 | UlOXYHb ， 叮-_一-_-一 7 O O 1O 100WaVekng椭lmn)图11组织中Hb02、Hb和水的吸收光谱2第1章绪论在红光和近红外光范围内，大多数生物体组织的传输吸收系数远小于其散射系数，也可以看作是其散射长度远小于其吸收长度。所以，当组织的几何尺寸远大于
15、其散射长度时，光子在它们被组织吸收和其溢出边界前将经历多次散射。因此我们可以认为，光子在生物组织中的传输是一个扩散过程瞪1。而且此时，光子光程分布函数呈“香蕉形”，如图1-2所示。近红外光谱仪利用这种特性来发射光源和采集信号。淼缓 维绒後图1-2近红外光在组织中的传播路径当大脑进行思维活动时，大脑皮层某个区域被激活，以完成相应的思维活动。这时该区域皮层中的血容和血氧将发生变化，变化的程度反应了区域激活的强度。近红外光谱术是以组织中的血容和血氧为信息载体，通过测量大脑皮层中血容、血氧的分布和变化情况来了解大脑的活动的。122近红外光谱术的特点及发展现状近红外脑功能成像技术(Functional
16、Nearinfrared imaging，fNIRI)【3】【6】是近年来发展起来的新技术，与心理学研究常用的事件相关脑电位检测技术(eventrelated brainpotential，ERP)相比，能提供电生理信号之外的与脑功能活动相关的血液动力学信息。而与功能核磁共振(functional magnetic resonance imaging，fMIR)、正电子发射计算机断层扫描(positron emission tomography,PET)、脑电图(electroencephalography，EEG)和脑磁图(magneto encephalography，MEG)等其他成像技
17、术相比，近红外光成像技术作为一种研究脑功能活动的新方法，具有以下优点：首先，近红外脑功能检测系统对被试的影响较小，为了使得到的结果更接近于人在自然条件下的响应，近红外脑功能检测系统可以让被试在一个更加自然和不受干扰的舒适条件下进行认知心理学测试，而功能磁共振成像需要要求被试头部固定，这可能引起人的情绪变化等，而使得数据不够理想：其3查堕奎堂堡主堂垡堡苎次，它是非入侵性的，除了对人体完全无损之外，时间分辨率还比其他成像方法高，从这点来说，这种检测方法可以用于心理学事件相关设计的实验；最后，由于其较小的体积和相对便宜的造价，使得其携带和操作都很方便，非常适用于认知心理学研究的各种实验。总的来说，与
18、目前的多种成像技术， IMP,、PET、EEG、MEG等相比，近红外光学成像有其独特的优势17,8。表卜1给出了目前处于研究和应用阶段的几种主要成像技术的参数比较8,91。表11几种主要脑成像技术的参数比较功能磁共振成像 正电子发射断 脑电图(EEG) 近红外光学成(fMRD 层扫描技术 和脑磁图 像(PET) (MEG) (N己S)时间分辨率 毫秒 秒 毫秒 毫秒空间分辨率 lO100ram 13mm Cm 12rnm探测深度 无限制 无限制 Cm 10cm主要临床应 表型、生理成像 分子代谢 颅内神经元活 肿瘤分子时间用 和细胞跟踪的最 动，实时监护 的快速成像9】好的全方位成像系统综上，
19、尽管在成像时间上有一定的延时(12秒)，以及探测深度与fMRI和PET相比有一定的限制，但是NIRS无论在时间分辨率，空间分辨率，实时动态，测量参数种类全面(血氧饱和度、细胞色素氧化酶的变化)，价格适中等方面都有一定的优势，因此正在成为脑功能成像研究的重要手段之一。如今，近红外光谱技术的应用越来越广。NIRS在目前的临床医学研究中，不仅已应用于对肿瘤、中风、精神类疾病病人及抑郁症患者的研究，而且在癫痫的预防和定位上也发挥着作用【lo】。运用NIRS原理制成的医疗器械也开始生产并投入医院使用，如应用于对脑部各种疾病的测量动脉的脉搏血氧计等，这种脉搏血氧计正在成为许多手术室和监护室中非常必要的设备
20、【7】。正是由于便携和易操作，这种类型的医疗器械越来越符合测定临床病人脑功能的床边监测仪器的要求。4第1章绪论不仅如此，NIRS技术还被应用到了如语言和学习、记忆等人类高级认知功能的研究中。由于NIRS自身的特点，脑区中额叶和顶叶皮层是研究中的热点，其中额叶功能的研究内容更多一些。这些研究结果与采用其他方法所得的结果相似，充分提示了光学成像技术的较好的敏感性和可行性。因此，NIRS技术与PET、tMRI等技术一样，可以用于检测脑的高级认知活动。13课题意义及研究内容近红外脑功能成像的主要区域是脑部的前额叶皮层(prefrontal cortex，PFC)，PFC是情绪中枢通路的重要环节之一，在
21、情绪的左右脑半球问题上，效价假说】理论认为人类大脑左半球支配积极情感而右半球支配消极情感，也就是倾向于认为左半球处理积极情绪，右半球处理消极情绪。随着脑功能成像技术的发展，对情绪的大脑定位的研究不再宽泛地定位在某个半球，而是进行更精确的空间定位，如左右前额叶在情绪加工时的激活差异。有许多应用ERP、栅、PET的研究已经揭示了某些情绪活动的脑定位。本文将在近红外脑功能成像的基础上探究左右前额叶在情绪刺激实验中的激活差异。由机器采集到的前额叶近红外光谱信号中包含噪声和各种外界干扰因素，其中噪声主要来自高频随机噪音、基线漂移、光散射等【12】。鉴于近红外光谱仪(nearinfrared imager
22、and Spectrometer,NIPI)信噪比较低，实际在功能成像数据分析中应该采用较为先进的信号处理技术，对功能近红外光谱信号进行适当的处理和分析，并提高分析的准确性，从NIRS信号中提取我们需要的与认知过程相关的成份，这样可以显著提高NIRS实验效果，降低实验成本，并且进一步促进NIRS技术在认知神经科学中的广泛运用。目前国内外对近红外脑功能成像信号的算法和改进算法有很多，如基于希尔伯特一黄变换分析法(HilbertHuang transform,HHT)13l、傅里叶谱分析法、小波变换的多分辨力分析方法(multiresolution analysis，MRA)【14】和独立成分分析
23、(Independent ComponentAnalysis，ICA)【15】等。独立成分分析(ICA)是近年来发展起来的一种新的盲源分离(Blmd source Separmion，BBS)技术fl副。该方法基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下对多通道观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能从多通道观测信号中，较完好地分离出隐含的独立源信号。ICA的假设前提是变量是线性的，而我们需要处理的大脑前额叶近红外BOLD信号比较复杂。所以，由于ICA方法的不足，我们首次应用了核独立成分分析(Kernel Independent Component Analysis， KICA)
24、。KICA是最近发展的5查塑奎堂堡主堂堡丝茎一种使用核方法的ICA算法，通过定义新的对比函数，KICA具有适合亚高斯和超高斯分布、对噪声鲁棒、当混合信号中有接近高斯信号时也能表现很好等优良性能。KICA具有非常优秀的盲信号分离能力。基于我们希望得到左右前额叶在不同刺激时的激活差异，我们需要得到源信号的独立分量在心理学实验设计相对应时间段的关系，所以KICA方法对我们采集到的大脑前额叶BOLD信号理论上是适用的。Granger因果关系定义17,1sJL垂用了信息集的概念，在假设变量是平稳的情况下，利用交叉谱密度函数，从频域角度研究了变量之间的先行关系。Granger因果检验是一种统计意义上的检验
25、，是变量间真正因果性的一种支持，可以为推断真实因果方向提供有用的依据。我们希望通过对大脑前额叶BOLD信号的处理得到左右前额叶之间的信息传递，即左右前额叶之间信息的因果关系。因此，Granger因果关系检验在理论上是符合我们要求的。目前还没有文献报告使用KICA方法和Granger因果分析方法对近红外脑功能成像血氧信号进行处理得到与心理学相关的大脑前额叶的激活状态。本文首先对近红外光谱术的基本原理做了介绍，接着对近红外脑功能成像信号的计算理论与方法作了探讨，对提出的算法设计给出了实际的实验设计和实验结果，采集得到相应的实验数据，并对实现过程中血氧信号的噪声过大、基线漂移等问题给出了解决方案。然
26、后运用目前一些较为成熟的方法对近红外脑功能成像的血氧信号进行分析，得到较为准确和合理的数据，结合前额叶与情绪加工的相关知识和信息，得到更好的心理学解释，辅助心理学实验的分析。并对进一步需要解决的问题作了讨论和展望。本文的结构如下：第一章 绪论介绍了近红外脑功能成像技术的发展和研究现状。第二章 实验设计及方法介绍前额叶与情绪之间的关系，并设计不同情绪色彩词汇的心理学实验，通过近红外光谱仪采集不同情绪词汇刺激时抑郁情绪者大脑前额叶血氧、含氧、去氧血红蛋白浓度变化的数据。第三章 KICA算法对血氧信号的应用 介绍ICA和KICA算法及其优缺点。通过对实验采集到的大脑前额叶血氧浓度变化数据进行预处理、
27、KICA的处理。分析不同情绪刺激对脑前额叶近红外血氧信号的影响。第四章 血氧信号的Granger因果分析介绍Granger因果分析方法。对前额叶划分区域后的血氧信号数据进行Granger因果分析，得到不同情绪刺激时大脑前额叶皮层不同区域之间的因果关系。联系解剖学定位，得到更好的心理学解释，辅助心理学实6第1章绪论验的分析。第五章 总结与讨论对本文的主要工作做分析和总结并对进一步的研究工作做了展望。7东南大学硕士学位论文8第2章前额叶不同情绪刺激灾验设计及方法第2章前额叶不同情绪刺激实验设计及方法21前额叶简介额叶是个体发育中最后成熟的脑区之一，又是在种族进化中最后发展起来的神经结构。额叶约占人
28、类整个大脑体积的三分之一，是大脑发育中最高级的部分。额叶主要由运动皮质、前运动皮质、前额叶皮质(prefrontal cortex，PFC)和额叶底内侧部构成，其中前额叶与认知功能的关系十分密切。额叶是大脑功能的执行中枢，并与大脑其它部位相联系，负责对传入的信息进行加工，也能影响情感和情绪。额叶皮层最前端的区域，即Broadmann分区的9，10，1l，12，44，45和46区通常被称为前额叶皮层(PFC)(如图21所示)，图21前额叶示意图从细胞水平来看，前额叶神经元具有参与多种信息加工的多感觉性质神经元，除此之外，前额叶神经元还具有表现为功能异质性的柱状组织，其表现为一些前额叶神经元在延缓
29、反应的延缓期放电明显增加，而另一些神经元对行为的其它特性更为敏感。PFC在人类进化过程中获得了高度的发展，约占额叶的一半，对人类的认知活动十分重要。它与大脑中枢的其他部位(如顶叶、枕叶、颞叶等)有着非常广泛的纤维联系，来自其他脑区的各种信息最后大都汇集到前额叶皮层，同时前额叶也对信息进行最后阶段的加工、处理与整合。许多研究表明左右前额叶与情绪应激和情绪反应密切相关。额叶与情绪之间Q东南大学硕士学位论文关系的研究可以追溯到1848年美国佛蒙特州的铁路工人Gage所遭遇的一起意外事故【191。一根铁杆穿过他的颅骨和左侧颧骨，这起事故没有引起他的记忆力减弱，智力下降等症状，却让他的情绪和性格发生了很
30、大的变化，他变得暴躁粗鲁和傲慢固执。之后的研究发现，Gage在意外事故中受损的是额叶腹内侧区和双侧额叶中下部分，尤其是左侧PFC。这是额叶与情绪相关的一个典型病例【201。除了外伤，对其他原因导致PFC受损的研究中也发现有情绪的变化。20世纪30年代，Moniz首次在临床上对患者行了前额叶切除术，其研究以及之后的大量证据表明PFC在参与情绪调节上发挥着重要的作用。PFC从功能结构上可以分为背外侧部(dorsolateral frontal corte墨DLFC)、腹内侧部(ventromedial frontal corte)【，VMFC)和眶部(obital frontal corteK O
31、FC)等几个组成部分，协同大脑的其他相关结构，在注意、知觉、能动性、计划性、持续行为、工作记忆、语言、控制干扰以及执行功能等均发挥重要作用。特别的：PFC是情绪中枢通路的重要环节之一，它的各部分在情绪加工中分别发挥着不同的作用。而左右前额叶在情绪刺激实验中的激活差异在本文中是研究的着重点。在左右脑半球与情绪加工时的关系这个问题上，研究者们一般认为左半球处理积极情绪，而右半球处理消极情绪，但是目前对这个问题进行研究的成果中，仍存在着许多的争议。比较著名的是得到很多证据支持的效价假说(valencehypothesis)【111，该假说认为：人类大脑左半球支配积极情感而右半球支配消极情感。在不同情
32、绪与左右大脑半球之间关系的研究中，Ahem【l l】在采用了EEG的方法，他的研究发现，积极情绪和消极情绪在大脑的前额叶区具有不同的单侧化效应，而且相对于消极情绪，积极情绪在左半球有更高的激活。而Davidson也在研究中发现，具有左侧半球激活的个体在情绪上往往使用更积极的方式，而那些右半球激活升高的个体则倾向于用消极的反应方式【211。Davidson另有研究发现，具有更多左侧前额叶激活的个体相对于那些右侧激活更多的个体，可以更加迅速地从消极情绪或者沮丧情绪中恢复正常【221。尽管如此，也有一些研究使得在情绪的大脑左右半球差异上也存在着不一致的声音。Tuckerl23等的研究得出了相反的结论
33、(左半球处理消极情绪，右半球处理积极情绪)。对于这种相反的结论，许多学者认为这可能是与左右利手相关。而最新应用PET和m叫的研究也表明了大脑各个不同区域之间存在着相当复杂10第2章前额叶不I司情绪刺激实验设计及方法的关系，在情绪的加工过程中各个区域都有参加，所以在情绪发生过程中大脑的许多部位被激活，而且本研究中前额叶在情绪刺激时不同区域也会出现不同程度的激活。这些都需要用进一步的研究来证明。随着脑功能成像技术的发展，对情绪的大脑定位的研究不再宽泛地定位在某个半球，而是进行更精确的空间定位，如左右前额叶的差异。有许多应用ERP、fMRI、PET等成像技术的研究已经揭示了某些情绪活动的脑定位。因为
34、NIRS技术可以得到前额叶的相对稳定和客观的BOLD信号，该技术在近年来已经迅速发展成为脑功能成像的一个强有力的工具。由于NIRS技术具有高精度的时间分辨率，所以它能检测到大脑前额叶血液动力学响应的实时变化。在本文中，我们采用NIRS技术，研究评估具有抑郁情绪倾向的大学生在不同情绪色彩词汇刺激时的前额叶血液动力学激活水平。我们从现代汉语频率词典(北京语言学院语言教学研究所编著，北京语言学院出版社，1986)中选择120个汉语双字词作为实验材料。其中，包括各种词性的正性(如动词：赞美，名词：奖金)、负性(如动词：杀害，名词：土匪)和中性材料(如动词：呈现，名词：脸盆)各40个。再匹配40个非词来
35、加以平衡。实验中被试不要求进行按键和判断反应，实验目的在于采集不同情绪色彩词汇刺激下抑郁者前额叶的血氧饱和浓度信号变化的数据。22实验材料本实验选取本校的大学四年级23名属于抑郁情绪倾向的被试者。被试的入组标准：通过分发回收SDS量表计分筛选。SDS抑郁自评量表是国际上通用的心理学量表，用来测量一个人在特定的时期(一般为一周内)的心理状况，其中有些题目是负向计分，按规定的模式综合打分。根据分数可以判断该同学是否处于有轻微的抑郁倾向，分数值越高，表示其心情越不好。SDS量表的具体内容见附录。所有被试者在实验前24小时内没有服用任何的镇静剂或精神类药物。同时，被试者视力或矫正视力正常。实验前通过学
36、习和训练，使被试了解实验内容、正确使用仪器设备和对实验内容的要求做出相应的直接反应，而不用动手按键或其他操作。本实验获得被试者的知情同意书。11东南人学硕一：学位论文40个不同情绪色彩词汇作为情绪应激材料，从现代汉语频率词典(北京语言学院语言教学研究所编著，北京语言学院出版社，1986)中选择。其中，包括各种词性的正性(如动词：赞美，名词：奖金)、负性(如动词：杀害，名词：土匪)、中性材料(如动词：呈现，名词：脸盆)各40个和40个非词。23实验方法通过分发回收SDS量表计分筛选出属于抑郁情绪者的大学四年级23名被试者配合参加了本实验，让其观看由presentation程序按一定时间规律显示在
37、电脑屏幕上的120个不同情绪色彩的词汇(其中正性词40个，中性词40个，负性词40个，非词40个)，同时NIRS仪器实时显示脑前额叶血氧、含氧、去氧血红蛋白浓度变化波形，并将此波形对应的数据记录于EXCEL中。不同情绪词汇的刺激由Presentation软件控制。在正式实验中，实验内容包括4个block，其中每个block包括1个基线任务和一组40个情绪词汇任务。实验开始时，在屏幕上显示基线(以XXX表示)，呈现时间为37500ms：然后显示情绪词汇之前的提示词，呈现时间为900ms，之后出现40个同一组的情绪词汇，每个词汇呈现时间为500ms，词汇之间的间隔为1000ms，至此为一个bloc
38、k，记为blockl。将情绪词汇换为其他种类分别有block2，block3和block4。由此可以。自己安排不同情绪词汇的顺【序调用分为4组程序：正中非负，正非中负，负中非正，负非中正性情绪词汇实验。整个程序由Presentation软件编程控制。通过SDS量表积分筛选出的23位抑郁情绪者大学生被试所参加的实验中，我们获取了正中非负，正非中负，负中非正，负非中正性词汇的各4组有效数据，用于下一步的数据分析和处理。实验中被试不要求进行按键和判断反应，只需要观看整个屏幕显示过程。24实验设备本实验所使用的实验仪器是由华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室研制开发的适用于监测大脑前额叶皮层功能
39、活动的三波长16通道显示的JI-INIRSBR05型便携式近红外脑功能成像仪241。第2章前额叶1二叫情绪刺激灾验设计及方法该仪器主要由硬件和软件两部分组成，硬件主要包括柔性探头、数据采集器、测控模块及PC机四部分。软件功能主要可以实现仪器的基本测试和基本数据分析。如图22所示是实验的简易示意图，柔性探头置于被试者大脑前额，用宽带绑好固定。探头获得的血氧含量变化信息传入数据采集器，如图23所示，它们是由一个共同的测控模块控制着的。采集好的数据导入PC，就是最后得到的EXCEL中的数据。浏技模块盒i一、；l翘蠹! ；i 7象 毒橙探去_薮挺采曩器“；，二。 I图22系统结构示意图PC兢数字接口(
40、20芯)图23 USB数据采集器其柔性探头由4个三波长光源和10个探测器组成(如图24所示)，探测器复用形成16个通道，每个通道由一对光源和探测器构成(如图25所示)。13东南人学硕士学ft论文卜?别图25柔性探头放置方法及1 6通道分布示意图探头的监测面积达到74cmxl86cm， 其中的8个通道分布于左前额区域，另外8个通道对称分布于右前额区域，其测量中心为国际1010导联中FPz点，因而测量范围主要对称覆盖大脑前额叶区域(如图2-6所示)。图2-6近红外脑功能监测系统探头分示意图本实验的实验仪器JH-NIRSBR05型便携式近红外脑功能成像仪系统主要功能特性【25】如下：测量参数：氧合血
41、红蛋白浓度相对变化值(hHb02】)脱氧血红蛋白浓度相对变化值(AHb】)血红蛋白浓度相对变化量(AEHbT】)柔性探头上有4个三波长LED(波长分别为735nm、805nm、850nm)和10个光电探测器，十六通道数据实时显示具有即插即用的USB数据采集器采样周期：1201000ms范围内用户可根据自己的需要任意设定(在本课题中，我们的采样率为3Hz)14第2章前额叶不同情绪刺激实验设汁及方法光源光功率：30+2mW外接电源：交流229_22V、50Hz外接开关电源输出电压：12V，输出电流：1000mA电压信号范围：04V工作温度：10-40。C体积：测控模块：157(L)117(W)x3
42、4(H)cm由上可见，此套设备对大脑完全无任何伤害，安全而且方便操作。仪器通过测量735nm、805nm、850nm三个波长的光强计算血液动力学参量，其中735nm和850nm两个波长用于计算血氧(公式21)，而805nm波长用于计算血容。为了采集到距离头部皮肤以下2-3cm深度组织光学信号的变化，我们将近红外光源和探测器之间的距离设定为289cm。这样，通过仪器的探头我们可以得到大脑皮层灰质浅层2-3mm组织的激活状况。我们通过Beer-Lambert定律将仪器采集到的三个不同波长的光强变化分别转换为AHb02】、hHb】和HbT】，单位为任意单位(arbitrary unit，au)。被试
43、在实验过程中均为坐位，并且要求其不能随意转动或改变身体的姿势，以防各种运动信号伪迹对采集到的BOLD信号的干扰。Hb02】=AODaso一056AOD735(2-1)AHb】=0783AOD735045AOD850其hpHb02】、aHb分别为氧合血红蛋白浓度变化值和脱氧血红蛋白浓度变化值，AOD850、AOD735分别为850nm、735nm波长的光强变化值。探头获得的血氧含量变化信息传入数据采集器，它们由一个共同的测控模块控制着。采用NIRS brain imager软件，我们就可以得到情绪任务实验期间的大脑前额叶区域16个通道的AHb02】、AHb】、AHbT的数值，并将此波形对应的数据
44、记录于EXCEL中。东南大学硕士学位论文16第3章KICA算法对血氧信号的应用第3章KICA算法对血氧信号的应用31前额叶皮层激活差异PFC是额叶的一部分，位于额叶的运动皮层和前运动皮层的前部，在脑的最前方。PFC按不同功能区域划分，可以分为背外侧(DLFC)、腹内侧(VMFC)和眶部(OFC)，这些区域与大脑的其他组织协作，在不同的情绪加工、学习记忆等过程中分别起着不同的作用。在神经通路中，PFC接受来自丘脑内背侧核的投射，是情绪中枢的重要环节之一，在情绪加工中发挥着重要的作用。在采用PET等脑成像技术的研究中，研究者发现，负性情绪形成时在右侧眶前回、额下回、额中回、额上回等部位发现葡萄糖代
45、谢率增高，而正性情绪的过程中，则会导致左侧中央前回及后回的葡萄糖代谢率增高【26】。然而，在情绪的脑半球问题上，目前仍存在着很多的争议。其中最重要的就是效价假说，前文中已经提到，该理论认为人类大脑左半球支配积极情感而右半球支配消极情感，也就是倾向于认为左半球处理积极情绪，而右半球处理消极情绪。然而，随着脑功能成像技术的飞速发展，对情绪的大脑定位的研究也就不再宽泛地定位在某个半球了，而是进行更精确的空间定位。有许多应用ERP、fMRI、PET的研究已经揭示了某些情绪活动的脑定位。本章主要通过应用KICA算法处理由JHNIRSBR05型便携式近红外脑功能成像仪通过不同情绪词汇心理学实验采集得到的近
46、红外大脑血氧信号数据，来研究不同情绪刺激对大脑左右前额叶皮层血氧信号的影响，进而得到不同情绪刺激时大脑左右前额叶的激活程度差异。32数据预处理由于各种外界干扰因素，实验者本身的体温的变化，机器自热以及机器疲劳。近红外光谱信号会出现一定程度的基线漂移，并且含有很多噪声，其中噪声主要17东南大学硕士学位论文来自高频随机噪音和光散射等。这就使得用近红外仪器采集到的心理学实验数据不理想。而且，各个通道之间的关系不能简单的通过实验数据波形直接得出。因此要通过近红外光谱来研究脑功能活动，就应该对功能近红外光谱信号进行适当处理和分析。需要用合适的信号处理方法提高分析的准确性，才能够正确地对脑功能活动进行评测
47、。目前国内外对近红外脑功能成像信号的算法和改进算法有很多，如基于希尔伯特黄变换分析法(HHT)、傅里叶谱分析法、小波变换的多分辨力分析方法(MRA)等。如今，时频分析方法已经被广泛应用于数字信号处理领域，但是由于BOLD的复杂性，并不是所有的方法都适合处理。所以，需要先对采集到的BOLD数据进行预处理来提高信号的信噪比，然后应用适合其特性的分析方法对其进行进一步的处理，这样才能得到相对准确的大脑功能活动的评估。最近，有学者研究将连续小波变换应用于功能近红外光谱BOLD数据的预处理和数据分析上【”1，它既保持了傅立叶变换的优点又满足了局部性要求，同时具有多分辨率、方向选择性和自动调焦的特点，可以
48、消除基线漂移，可以有效的提取近红外光谱信号中的事件相关信号部分。为了得到较为准确和合理的数据，这里，我们采用目前较为成熟的频谱分析、带通滤波和小波滤波等方法对数据先进行预处理。以方便联系解剖学定位，首先得到较好的心理学解释，确认符合心理学的实验设计，辅助心理学实验的分折。以及进一步的数据处理。321频谱分析由于光散射和其他外界环境噪声的干扰，以及被试脉搏和体温的影响使得实验得到数据信噪比不好，如图31是16通道中某一个通道的原始数据。从图中我们可以看出血氧信号原始数据中有许多噪声，这不利于我们进行较深的前额叶激活分析。所以我们先对这样的原始数据做频谱分析，获得原始数据的频谱图，来考察信号的主要
49、能量集中在什么频率。这里使用傅里叶频谱分析。第3章KICA算法对血氧信号的应用信号幅值时间(sec3)图31原始数据波形通过傅立叶频谱分析我们可以得到原始信号的频谱图，如图32(横坐标单位：Hz)。信号幅值i k，图32频谱图分析1放大高能量集中的部分，我们可以发现信号的主要能量集中在0001-4)2Hz之间，如图33(横坐标单位：Hz)。信号幅值l。自嬲 iiIi，。k帮砑，一如 Mk，iM。一，一 一图33频谱图分析2东南大学硕上学伉论文通过上面的频谱分析，我们找到信号能量集中的频率范围，接下来我们设计了一个带通滤波器【28】，带通范围是0001-4)2Hz。通过带通滤波器，我们得到的信号如图34所示。信号幅值时间(see3)图34带通滤波后的图像1这样，我们就得到了对我们更加有用的那部分信息，从上图中，可以比原始数据较容易地看出波形的趋势，能大致看出四段block及基线。而某些噪声更加复
