内源光学功能成像数据的时空分析研究

论文摘要

本文对内源光学数据的时空分析方法及低频自发振荡信号的时空模式做了深入研究。提出了利用时间兼空间结构信息进行脑成像数据盲源信号分离的思想。其基本假设为:相对于噪声,感兴趣信号无论在时间上还是在空间上变化都较为平滑,即一个小的邻域内的采样点数值上相近。在此思想下,设计了包含时间兼空间邻域特征的目标函数,并给出了令该目标函数最大化的解析求解公式,将其归结为一个特征向量求解问题。在实现上述思想的过程中,主要解决了三个具体问题:(a)构建了一个新的指标来定义时间信号源的空间分布图,这使得数学上量化描述时间信号源的空间邻域特征成为可能;(b)提出了一种最大化信号自相关系数的新的实现手段,使推导过程摆脱了“延迟协方差矩阵对称条件”;(c)利用奇异值分解工具,提出了不损失信息的条件下低维度实现时间分析的流程,该流程既可以用来低维度实现上述目标函数的求解,也可以用来改进传统时间分析方法,在不降维的条件下降低其时间复杂度。在时间盲信号分离过程中引入直接图像投影技术。对直接图像投影技术进行了矩阵形式的描述,并从时间/空间分析的角度出发,揭示了它与时间分析、空间分析手段的联系与区别。提出了“广义时间序列”的概念,“广义时间序列”的样本之间既包含时间轴的信息,又包含空间上行或列内的信息,所以可以同时定义“广义时间序列”的时间邻域特征和空间邻域特征,这使得从另外一个角度最大化时间兼空间邻域特征成为可能。研究了内源光学成像手段在人脑研究应用中的重要问题——皮层运动的消除。提出了对标志点进行分组弱化的薄板样条算法对皮层图像序列进行配准。使用薄板样条插值函数拟合形变函数的过程中弱化标志点约束条件,允许标志点与匹配点之间存在一定误差。结合标志点定位精度的量化衡量技术,对标志点按定位精度分组,并对不同组的标志点以不同的权值进行弱化。定义了衡量图像配准效果的代价函数,通过最小化该代价函数确定各组的权值。利用盲源分离技术和傅立叶谱分析手段对低频自发振荡信号的时空特性进行研究,发现了刺激调制下该信号幅度增强、相位跳变和空间趋于同步的现象,尽我们所知,此现象在国内外尚未有报道。并据上述现象探讨了低频自发振荡信号的形成机理,提出了如下观点:细小动脉的舒缩对绿光(~546nm,下同)下皮层中的自发振荡贡献很大。根据振荡信号在动静脉和皮层的相位差别特点,得出以下结论:红光(~605nm)下的相位差反应了代谢产物在动静脉中的流动方向和路径。绿光下没有明显的相位差可能源于在血管处采集的振荡信号与皮层处采集的振荡信号的形成机理存在不同。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 脑功能成像概述
• 1.3 内源OI 成像的生理学基础
• 1.3.1 神经学基础
• 1.3.2 血液成分和脑的微血管循环
• 1.4 内源OI 成像的物理学基础
• 1.4.1 神经元活动与血液特征参数的耦合
• 1.4.2 血液特征参数与光吸收率的耦合
• 1.4.3 内源光学―神经活动耦合的特点
• 1.5 内源光学成像系统
• 1.5.1 电荷耦合器件
• 1.5.2 照明光源
• 1.5.3 CCD 前光通路
• 1.6 本文的研究内容、主要贡献和组织结构
• 1.6.1 主要研究内容
• 1.6.2 论文的主要贡献
• 1.6.3 论文组织结构
• 第2章 内源光学成像系统实现
• 2.1 引言
• 2.2 硬件系统
• 2.2.1 器件选择
• 2.2.2 模块开发
• 2.3 集成化采集控制软件的编写
• 2.3.1 光学实验的几个概念
• 2.3.2 采集软件工作流程
• 2.4 若干辅助工具的编写
• 2.4.1 平均时间曲线工具
• 2.4.2 解剖位置吻合工具
• 2.4.3 平均时间曲线软件示波器
• 2.5 动物手术
• 2.5.1 麻醉
• 2.5.2 手术
• 2.5.3 上架
• 2.6 小结
• 第3章 基于时空邻域特征的盲源分离技术
• 3.1 引言
• 3.2 信号源盲分离
• 3.2.1 盲源分离的描述
• 3.2.2 时间分析和空间分析
• 3.3 常用的盲源分离技术
• 3.3.1 基于统计特征的盲源分离技术
• 3.3.2 基于邻域特征的盲源分离技术
• 3.3.3 以上几种算法的比较
• 3.4 最大化自相关系数的新的实现手段
• 3.4.1 延时相关与CCA 假设中存在的错误
• 3.4.2 最大化自相关系数的新的实现方法——修正算法
• 3.4.3 修正算法与CCA 的关系
• 3.5 时间分析模型的低维度实现
• 3.5.1 时间分析算法应用于光学数据时的问题
• 3.5.2 修正算法时间分析版本的低维度实现
• 3.5.3 传统时间分析模型的低维度实现
• 3.6 时间空间邻域特征的综合运用
• 3.6.1 时间和空间自相关系数的综合利用
• 3.6.2 时间和空间的信号内积的综合运用
• 3.7 综合利用时空邻域特征算法的仿真处理结果
• 3.7.1 时间分析的结果对比
• 3.7.2 空间分析的结果对比
• 3.7.3 时间复杂度
• 3.8 小结
• 第4章 直接图像投影技术在时间信号分离过程中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 2D-PCA 中的直接图像投影技术
• 4.2.1 传统PCA 用于模式识别
• 4.2.2 2D-PCA
• 4.3 从时间/空间分析角度看直接图像投影技术
• 4.3.1 光学数据表示的约定
• 4.3.2 直接图像投影技术的矩阵表示
• 4.3.3 直接图像投影技术与时间/空间分析
• 4.4 直接图像投影技术与时间典型相关分析分离算法的结合
• 4.4.1 LD-CCA 方法描述
• 4.4.2 数据处理结果
• 4.5 直接图像投影技术与扩展时间解相关的结合
• 4.5.1 LD-ETD 方法描述
• 4.5.2 仿真数据处理结果
• 4.6 讨论
• 4.6.1 直接图像投影技术的优势
• 4.6.2 时间复杂度分析
• 4.6.3 参数的选取原则
• 4.6.4 LD-CCA、LD-ETD 与2DPCA 的关系
• 4.6.5 直接图像投影技术的局限性
• 4.6.6 与STCCA 和EstD 的不同
• 4.7 本章小结
• 第5章 低频自发振荡信号时空分析
• 5.1 引言
• 5.2 低频自发振荡信号的研究情况
• 5.3 动物手术和实验描述
• 5.3.1 动物准备
• 5.3.2 实验设计
• 5.4 实验结果和数据分析
• 5.4.1 自发振荡信号空间上的同步
• 5.4.2 低频自发振荡信号幅度加强
• 5.4.3 相位跳变和相位锁定
• 5.4.4 动静脉与皮层低频振荡信号的相位关系
• 5.5 讨论
• 5.5.1 绿光下低频振荡信号的产生机理探讨
• 5.5.2 动脉、静脉和皮层三者的低频振荡信号相位关系
• 5.5.3 红、绿光下和动脉、静脉的LFO 成因的不同
• 5.6 本章小结
• 第6章 OI 成像技术在人脑外科手术中的应用
• 6.1 引言
• 6.2 人脑光学成像技术的研究现状
• 6.2.1 近年推动人脑OI 技术进步的几项关键技术
• 6.2.2 人脑光学领域的研究内容和成果
• 6.2.3 人脑光学成像技术面临的挑战
• 6.3 人脑成像设备的构建
• 6.4 人脑光学图像配准研究
• 6.4.1 薄板样条类配准算法
• 6.4.2 本文改进的薄板样条类配准算法
• 6.4.3 讨论
• 6.5 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 论文总结
• 7.1.1 OI 数据的盲源分离方法
• 7.1.2 低频自发振荡信号时空分析
• 7.1.3 人脑OI 成像及消除皮层运动的方法
• 7.2 未来工作展望
• 7.2.1 信号的其他结构信息在盲源分离中的应用
• 7.2.2 皮层图像配准中形变函数模型的选择
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果