CN109009092B - 一种去除脑电信号噪声伪迹的方法 - Google Patents

一种去除脑电信号噪声伪迹的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其步骤如下：首先对经去噪处理的脑电信号进行独立分量分离，然后选择出含有伪迹的独立分量，最后对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号，其中独立分量分离基于改进的五阶FastICA算法，改进之处在于利用改进的更新公式进行更新的独立分量的分离向量和松弛因子，含有伪迹的独立分量是基于多域的自适应阈值信号选择方法进行选择。本发明的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，不仅能够自动识别多种眼电伪迹并进行去除，还能够保留大量的脑电信息，能够较好地提高脑电信号的信噪比以及减少信号的均方误差。

Description

一种去除脑电信号噪声伪迹的方法
技术领域
本发明属于脑电信号预处理领域，涉及一种去除脑电信号噪声伪迹的方法。
背景技术
脑电信号(EEG)是由大脑神经细胞产生的一种反映大脑活动的生物电信号。随着计算机和传感器的发展，脑电信号已然能够通过相关设备在不侵入人体内的情况下获取，所以脑电信号在科学研究和疾病诊断等方面发挥着越来越重要的作用。但是脑电信号具有非线性、非平稳性和随机性强的特点，而且在采集信号的过程中极易受到各种噪声的干扰，例如眼电、心电、肌电和工频等等，因此，采集到的脑电信号中包含多种噪声伪迹。眼电伪迹作为一种常见的伪迹，其包括水平眼电伪迹、垂直眼电伪迹和眨眼伪迹，其幅值远远大于脑电信号的幅值，而且能量分布和EEG信号相似，也是主要集中在低频段，这严重影响了脑电信号的基本节律波α波(8-13Hz)或β波(14-30Hz)。为了消除眼电伪迹的影响，在临床上，医生通常将含有眼电伪迹的脑电数据段舍弃掉，但这样可能导致一些重要脑电信息的丢失。因此噪声伪迹的去除一直是脑电信号预处理领域中的非常重要的研究工作。
传统的滤波器在消除工频干扰和其他高频伪迹等方面有很好的效果，可是眼电和脑电的信号频谱有重叠部分，所以在去除眼电伪迹的同时势必造成脑电信息的损失。自回归方法(Autoregressive model，AR)是一个比较好的去除眼电伪迹的方法，但是该方法要求有一个眼电参考电极，对硬件设备有附加的要求，而有些设备不含有眼电参考电极。小波变换(wavelet transform，WT)是由傅立叶变换发展而来，具有时频局部化和多分辨率特性，很适合对微弱的脑电信号进行去除噪声伪迹，但是眼电伪迹的频段和脑电频段重叠，使用小波变换保留脑电的同时也会保留到眼电伪迹。独立分量分析方法(independentcomponent analysis，ICA)是九十年代发展起来的一项新的信号分解技术，用来从混合信号中提取具有统计独立性的成分。由于ICA方法分解出来的各个独立分量之间是相互独立的，这样就可以利用ICA将眼电伪迹从脑电信号中分离出来，从而把眼电伪迹消除，但是ICA以及ICA的一系列改进方法，例如二阶FastICA和三阶FastICA等，在处理含有更多电极导联的脑电信号时即要分离的独立分量较多时，会使得算法复杂度增加，并且在获得每个独立分量时算法需要依赖初始分离矢量的设定，尤其算法有时不会收敛而不能获得全部的独立分量。
因此，开发一种不依赖眼电参考电极并且能快速准确地去除噪声伪迹的方法极具现实意义。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述现有技术中存在的问题，提供一种不依赖眼电参考电极并且能快速准确地去除脑电信号噪声伪迹的方法，其可以广泛地应用于大脑工作记忆、脑电信号特征提取以及辅助疾病诊断治疗等方面。本发明方法不仅能够自动识别多种眼电伪迹并进行去除，还能够保留大量的脑电信息，为脑电去噪提供了一种新思路。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，首先对经去噪处理的脑电信号进行独立分量分离，然后选择出含有伪迹的独立分量，最后对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号；
所述独立分量分离基于改进的五阶FastICA算法，改进之处在于独立分量的分离向量和松弛因子的更新，其公式如下：
Figure BDA0001698431850000011
Figure BDA0001698431850000012
Figure BDA0001698431850000021
Figure BDA0001698431850000022
Figure BDA0001698431850000023
Figure BDA0001698431850000024
Figure BDA0001698431850000025
Figure BDA0001698431850000026
Figure BDA0001698431850000027
Figure BDA0001698431850000028
式中，wk+1为wk更新后的分离向量，λk+1为λk更新后的松弛因子，wk为更新前的分离向量，λk为更新前的松弛因子，
Figure BDA0001698431850000029
为wk的转置矩阵，
Figure BDA00016984318500000210
为
Figure BDA00016984318500000211
的转置矩阵，
Figure BDA00016984318500000212
为
Figure BDA00016984318500000213
的转置矩阵，wP为初始化分离矩阵Wn×n中第P个独立分量的初始分离向量，
Figure BDA00016984318500000214
为wP的转置矩阵，
Figure BDA00016984318500000215
为经去噪、中心化及白化处理后的脑电信号，g(x)的表达式为tanh(x)、x*exp(-x2/2)或x3，g′(x)为g(x)的导函数，上式中所有的g()和g’()分别代表x取不同值时的函数值或导函数值，以
Figure BDA00016984318500000216
为例，其代表x取
Figure BDA00016984318500000217
时的导函数值，u和d为可调参数，u∈(0,1)，d∈(0,1)，
Figure BDA00016984318500000218
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000219
的期望，
Figure BDA00016984318500000220
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000221
的期望，
Figure BDA00016984318500000222
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000223
的期望，
Figure BDA00016984318500000224
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000225
的期望，
Figure BDA00016984318500000226
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000227
的期望，
Figure BDA00016984318500000228
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000229
的期望。
作为优选的技术方案：
如上所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，所述独立分量分离的步骤如下：
(1)对经去噪处理的脑电信号X′进行中心化处理获得脑电信号
Figure BDA00016984318500000230
使其均值为0；
(2)对脑电信号
Figure BDA00016984318500000231
进行白化处理获得信号
Figure BDA00016984318500000232
去除信号间的相关性；
(3)设置独立分量的个数为n个，随机初始化分离矩阵Wn×n、可调参数u、可调参数d及λ0，u∈(0,1)，d∈(0,1)，λ0∈(0,1)，并将变量P设为1，其中λ0为初始化分离矩阵Wn×n中第P个独立分量的初始松弛因子；
(4)令wk＝wP，λk＝λ0；
(5)按照所述更新公式更新独立分量的分离向量和松弛因子；
(6)对wk+1进行正交化和标准化，公式如下：
Figure BDA0001698431850000031
Figure BDA0001698431850000032
式中
Figure BDA0001698431850000033
表示正交化后的wk+1，
Figure BDA0001698431850000034
表示标准化后的
Figure BDA0001698431850000035
表示
Figure BDA0001698431850000036
的二阶范数；
(7)判断
Figure BDA0001698431850000037
是否成立，如果是，以
Figure BDA0001698431850000038
替换掉初始分离矩阵Wn×n里的wP得到W'n×n，反之，则令
Figure BDA0001698431850000039
λk＝λk+1，转去执行步骤(5)；
(8)令P＝P+1，判断P<n是否成立，如果是，转去执行步骤(4)，反之，则令W”n×n＝W'n×n；
(9)最终得到有效脑电信号的独立分离信号Z＝W”n×nX'。
如上所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，所述去噪处理是指对脑电信号进行4层小波包变换去除高低频噪声后获得频率为8～30Hz的脑电信号，目的是去除由肌电、心电或工频等引起的噪声，其方法如下：
设脑电信号X＝[x1,x2,…,xn]T，n为脑电信号的电极导联数，x1,x2,...,xn分别为第1电极、第2电极、...第n电极导联的一段脑电信号，每段脑电信号包含N个采样点；
对脑电信号X中的x1,x2,...,xn进行4层小波包变换得到频率为8～30Hz的脑电信号X′＝[x′1,x′2,…,x′n]T，x1',x'2,...x'n分别为第1电极、第2电极、...第n电极导联的经过小波变换后去除噪声后的脑电信号。由于脑电信号的有效频段为8～30Hz，因此要进行小波包变换来获得[8Hz,30Hz]的频率带，例如信号采样频率为250Hz时，则需要进行四层小波包变换，那么第四层会获得16个节点对应的频率子带，而且第四层第一节点对应频率子带为[7.813,15.625]，第二节点对应频率子带为[15.625,23.438]，第三节点为[23.438,31.25]，则此三个频率子带范围近似为[8Hz,30Hz]，需要保留，其它子带置零，然后对信号进行重构，可以去除0-8Hz以及30-250Hz噪声信号，获得8-30Hz的有效信号X′＝[x′1,x′2,…,x′n]T。
如上所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，所述含有伪迹的独立分量是基于多域的自适应阈值信号选择的，具体步骤如下：
(1)根据脑电信号采集设备提供的电极帽中各电极的三维坐标参数将各电级逐一分配至对应的大脑
分区；其中第i个电极的三维坐标为Pi(axis_xi,axis_yi,axis_zi),i＝1,2,…,n；
(2)标准化分离矩阵W”n×n中zi的分离向量
Figure BDA00016984318500000310
以及更新独立分量zi，具体公式如下：
Figure BDA0001698431850000041
Figure BDA0001698431850000042
z′i＝scalei·zi；
其中，
Figure BDA0001698431850000043
为W”n×n中zi的分离向量，
Figure BDA0001698431850000044
`wi为标准化后的
Figure BDA0001698431850000045
表示分离矩阵
Figure BDA0001698431850000046
的第j个元素，j∈[1,n]，zi为Z中第i个独立分量zi，zi∈Z，z'i为zi更新后的独立分量，zi依次更新得到独立分离信号Z'，z'i∈Z'；
(3)获取z′i的整体空间特征GSFi、眼空间分布特征SEFi、前脑区空间分布特征SFBi、后脑区空间分布特征diff_vari、时域特征Vi和Ki：
z′i的整体空间特征GSFi的计算公式如下：
GSFi＝max(auxi,j,j＝1,2,3,…,n)；
Figure BDA0001698431850000047
其中，m表示当前通道i的位置到其他n-1个通道的位置距离最小的10个通道的通道编号集合，ml表示集合m中的第l个通道的编号，distl为当前通道i的位置到集合m中的第l个通道的距离值，`wi,j是指`wi的第j个元素，
Figure BDA0001698431850000048
是指`wi的第ml个元素；
z′i的眼空间分布特征SEFi的计算公式如下：
Figure BDA0001698431850000049
Figure BDA00016984318500000410
SEFi＝abs(LEi-REi)；
其中，
Figure BDA00016984318500000411
是指`wi的第LEA_indexa个元素，LEA_indexa表示左眼区域电极导联编号集合中的第a个编号，LN表示左眼区域电极的数量；
Figure BDA00016984318500000412
是指`wi的第REA_indexb个元素，REA_indexb表示右眼区域电极导联编号集合中的第b个编号，RN表示右眼区域电极的数量；
z′i的前脑区空间特征SFBi和后脑区空间特征diff_vari的计算公式如下：
Figure BDA00016984318500000413
Figure BDA00016984318500000414
SFBi＝abs(FAi-BAi)；
Figure BDA0001698431850000051
Figure BDA0001698431850000052
diff_vari＝FAVi-BAVi；
其中，
Figure BDA0001698431850000053
是指`wi的第BFA_indexc个元素，BFA_indexc表示前脑区电极导联编号集合中的第c个编号，BFN表示前脑区域电极的数量；
Figure BDA0001698431850000054
是指`wi的第BBA_indexe个元素，BBA_indexe表示后脑区电极导联编号集合中的第e个编号，BBN表示后脑区域电极的数量；
zi′的时域特征Vi和Ki的计算公式为：
Figure BDA0001698431850000055
Figure BDA0001698431850000056
Figure BDA0001698431850000057
其中，z′i,h表示z′i的第h个元素，h∈[1,N]，N表示每段脑电信号的采样个数；
(4)特征阈值计算；
利用图像二值化OTSU算法确定特征值GSFi、SEFi、SFBi、diff_vari、Vi和Ki的阈值，GSFi、SEFi、SFBi、diff_vari、Vi和Ki的阈值分别为threshold_GSF、threshold_SEF、threshold_SFB、threshold_diff、threshold_V和threshold_K；
(5)确定含有眼电伪迹信号的独立分量集合；
含有水平眼电信号的独立分量集合He：
He＝(SEF>threshold_SEF)∩(LE·RE<0)∩(V>threshold_V)∩(GSF>threshold_GSF)；
含有垂直眼电信号的独立分量集合Ve：
Ve＝(SFB>threshold_SFB)∩(LE·RE>0)∩(V>threshold_V)∩(diff_var>0)∩(GSF>threshold_GSF)；
含有眨眼信号的独立变量的集合Be：
Be＝(SFB>threshold_SFB)∩(LE·RE>0)∩(K>threshold_K)∩(diff_var>0)∩(GSF>threshold_GSF)；
所有的含有眼电伪迹的独立分量集合all_artifacts＝He∪Ve∪Be；
式中GSF、SEF、SFB、diff_var分别代表整体空间特征、眼空间分布特征、前脑区空间分布特征、后脑区空间分布特征，V和K代表时域特征，LE和RE分别代表左眼和右眼的空间分布特征。
如上所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，根据大脑皮质52个分区位置与功能将大脑进行分区，所述大脑分区共有4个，分别为大脑前区、大脑后区、左眼区域和右眼区域。
如上所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，所述重构采用ICA逆变换。
如上所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，所述对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号的方法为：将Z'中的属于all_artifacts的z'i置零，获得Z”；基于Xnew＝W”n×nZ”得到重构后的脑电信号Xnew，重构后的脑电信号可应用于脑电信号特征提取等方面。
有益效果：
本发明方法的优势在于：一方面，该方法不仅能够对含有少量电极导联的脑电信号进行去除噪声伪迹，而且还能快速的对含有较多电极导联(例如64导联、128导联等)的脑电信号进行去除噪声伪迹；另一方面，该方法在没有参考眼电伪迹的情况下，不仅自动有效地分离出多种眼电伪迹并进行去除，而且能够保留大量有效的脑电信息。本发明能够较好地提高脑电信号的信噪比以及减少信号的均方误差。
附图说明
图1为本发明的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法的流程图；
图2为本发明的改进的五阶FastICA算法的流程图；
图3为本发明的基于多域的自适应阈值信号选择方法的流程图；
图4为实施例1中采集的含有噪声伪迹的真实脑电信号图；
图5为实施例1中采集的不含有噪声伪迹的真实脑电信号图；
图6为实施例1中经改进的五阶FastICA算法分离出的独立分量信号图；
图7为实施例1中每类运动想象信号的60电极导联帽的平面分布图；
图8为实施例1中经基于多域的自适应阈值信号选择方法选择出的含有多种眼电伪迹的独立分量信号图；
图9为实施例1中获得的去除噪声伪迹后的脑电信号图；
图10为噪声伪迹真实信号图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，如图1所示，步骤如下：
(1)对每个电极导联的脑电信号进行去噪处理，具体如下：
设脑电信号X＝[x1,x2,…,xn]T，n为脑电信号的电极导联数，x1,x2,...,xn分别为第1电极、第2电极、...第n电极导联的一段脑电信号，每段脑电信号包含N个采样点；
对脑电信号X中的x1,x2,...,xn进行4层小波包变换得到频率为8～30Hz的脑电信号X′＝[x′1,x′2,…,x′n]T，x1',x'2,...x'n分别为第1电极、第2电极、...第n电极导联的经过小波变换后去除噪声后的脑电信号；
(2)对经去噪处理的脑电信号利用改进的五阶FastICA算法进行独立分量分离进而获得独立分离信号，如图2所示，具体如下：
(2.1)对经去噪处理的脑电信号X′进行中心化处理获得脑电信号
Figure BDA0001698431850000071
使其均值为0；
(2.2)对脑电信号
Figure BDA0001698431850000072
进行白化处理获得信号
Figure BDA0001698431850000073
去除信号间的相关性；
(2.3)设置独立分量的个数为n个，随机初始化分离矩阵Wn×n、可调参数u、可调参数d及λ0，
u∈(0,1)，d∈(0,1)，λ0∈(0,1)，并将变量P设为1，其中λ0为初始化分离矩阵Wn×n中第P个独立分
量的初始松弛因子；
(2.4)令wk＝wP，λk＝λ0，设置收敛误差0<ε＜＜1；
(2.5)按照下述更新公式更新独立分量的分离向量和松弛因子；
Figure BDA0001698431850000074
Figure BDA0001698431850000075
Figure BDA0001698431850000076
Figure BDA0001698431850000077
Figure BDA0001698431850000078
Figure BDA0001698431850000079
Figure BDA00016984318500000710
Figure BDA00016984318500000711
Figure BDA00016984318500000712
Figure BDA00016984318500000713
式中，wk+1为wk更新后的分离向量，λk+1为λk更新后的松弛因子，wk为更新前的分离向量，λk为
更新前的松弛因子，
Figure BDA00016984318500000714
为wk的转置矩阵，
Figure BDA00016984318500000715
为
Figure BDA00016984318500000716
的转置矩阵，
Figure BDA00016984318500000717
为
Figure BDA00016984318500000718
的转置矩阵，wP为初始化分离矩阵Wn×n中第P个独立分量的初始分离向量，
Figure BDA0001698431850000081
为wP的转置矩阵，
Figure BDA0001698431850000082
为经去噪、中心化及白化处理后的脑电信号，g(x)的表达式为tanh(x)、x*exp(-x2/2)或x3，g′(x)为g(x)的导函数，u和d为可调参数，u∈(0,1)，d∈(0,1)，
Figure BDA0001698431850000083
代表矩阵
Figure BDA0001698431850000084
的期望，
Figure BDA0001698431850000085
代表矩阵
Figure BDA0001698431850000086
的期望，
Figure BDA0001698431850000087
代表矩阵
Figure BDA0001698431850000088
的期望，
Figure BDA0001698431850000089
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000810
的期望，
Figure BDA00016984318500000811
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000812
的期望，
Figure BDA00016984318500000813
代表矩阵
Figure BDA00016984318500000814
的期望；
(2.6)对wk+1进行正交化和标准化，公式如下：
Figure BDA00016984318500000815
Figure BDA00016984318500000816
式中，
Figure BDA00016984318500000817
表示正交化后的wk+1，
Figure BDA00016984318500000818
表示标准化后的
Figure BDA00016984318500000819
表示
Figure BDA00016984318500000820
的二阶范数；
(2.7)判断
Figure BDA00016984318500000821
是否成立，如果是，以
Figure BDA00016984318500000822
替换掉初始分离矩阵Wn×n里的wP得到W'n×n，反之，则令
Figure BDA00016984318500000823
λk＝λk+1，转去执行步骤(5)；
(2.8)令P＝P+1，判断P<n是否成立，如果是，转去执行步骤(4)，反之，则令W”n×n＝W'n×n；
(2.9)最终得到有效脑电信号的独立分离信号Z＝W”n×nX'。
(3)使用基于多域的自适应阈值信号选择方法选择出含有伪迹的独立分量，如图3所示，具体如下：
(3.1)根据脑电信号采集设备提供的电极帽中各电极的三维坐标参数将各电级逐一分配至对应的大脑分区；其中大脑分区共有4个，分别为大脑前区、大脑后区、左眼区域和右眼区域，第i个电极的三维坐标为Pi(axis_xi,axis_yi,axis_zi),i＝1,2,…,n；
(3.2)标准化分离矩阵W”n×n中zi的分离向量
Figure BDA00016984318500000824
以及更新独立分量zi，具体公式如下：
Figure BDA00016984318500000825
Figure BDA00016984318500000826
z′i＝scalei·zi；
其中
Figure BDA00016984318500000827
为W”n×n中zi的分离向量，
Figure BDA00016984318500000828
`wi为标准化后的
Figure BDA00016984318500000829
表示分离矩阵
Figure BDA00016984318500000830
的第j个元素，j∈[1,n]，zi为Z中第i个独立分量zi，zi∈Z，z'i为zi更新后的独立分量，zi依次更新得到独立分离信号Z'，z'i∈Z'；
(3.3)获取z′i的整体空间特征GSFi、眼空间分布特征SEFi、前脑区空间分布特征SFBi、后脑区空间分布特征diff_vari、时域特征Vi和Ki：
zi′的整体空间特征GSFi的计算公式如下：
GSFi＝max(auxi,j,j＝1,2,3,…,n)；
Figure BDA0001698431850000091
其中，m表示当前通道i的位置到其他n-1个通道的位置距离最小的10个通道的通道编号集合，ml表示集合m中的第l个通道的编号，distl为当前通道i的位置到集合m中的第l个通道的距离值，`wi,j是指`wi的第j个元素，
Figure BDA0001698431850000092
是指`wi的第ml个元素；
z′i的眼空间分布特征SEFi的计算公式如下：
Figure BDA0001698431850000093
Figure BDA0001698431850000094
SEFi＝abs(LEi-REi)；
其中，
Figure BDA0001698431850000095
是指`wi的第LEA_indexa个元素，LEA_indexa表示左眼区域电极导联编号集合中的第a个编号，LN表示左眼区域电极的数量；
Figure BDA0001698431850000096
是指`wi的第REA_indexb个元素，REA_indexb表示右眼区域电极导联编号集合中的第b个编号，RN表示右眼区域电极的数量；
z′i的前脑区空间特征SFBi和后脑区空间特征diff_vari的计算公式如下：
Figure BDA0001698431850000097
Figure BDA0001698431850000098
SFBi＝abs(FAi-BAi)；
Figure BDA0001698431850000099
Figure BDA00016984318500000910
diff_vari＝FAVi-BAVi；
其中，
Figure BDA00016984318500000911
是指`wi的第BFA_indexc个元素，BFA_indexc表示前脑区电极导联编号集合中的第c个编号，BFN表示前脑区域电极的数量；
Figure BDA00016984318500000912
是指`wi的第BBA_indexe个元素，
BBA_indexe表示后脑区电极导联编号集合中的第e个编号，BBN表示后脑区域电极的数量；
z′i的时域特征Vi和Ki的计算公式为：
Figure BDA0001698431850000101
Figure BDA0001698431850000102
Figure BDA0001698431850000103
其中，z′i,h表示z′i的第h个元素，h∈[1,N]，N表示每段脑电信号的采样个数；
(3.4)特征阈值计算；
利用图像二值化OTSU算法确定特征值GSFi、SEFi、SFBi、diff_vari、Vi和Ki的阈值，GSFi、SEFi、SFBi、diff_vari、Vi和Ki的阈值分别为threshold_GSF、threshold_SEF、threshold_SFB、threshold_diff、threshold_V和threshold_K；
(3.5)确定含有眼电伪迹信号的独立分量集合；
含有水平眼电信号的独立分量集合He：
He＝(SEF>threshold_SEF)∩(LE·RE<0)∩(V>threshold_V)∩(GSF>threshold_GSF)；
含有垂直眼电信号的独立分量集合Ve：
Ve＝(SFB>threshold_SFB)∩(LE·RE>0)∩(V>threshold_V)∩(diff_var>0)∩(GSF>threshold_GSF)；
含有眨眼信号的独立变量的集合Be：
Be＝(SFB>threshold_SFB)∩(LE·RE>0)∩(K>threshold_K)∩(diff_var>0)∩(GSF>threshold_GSF)；
所有的含有眼电伪迹的独立分量集合all_artifacts＝He∪Ve∪Be；
式中，GSF、SEF、SFB、diff_var分别代表整体空间特征、眼空间分布特征、前脑区空间分布特征、后脑区空间分布特征，V和K代表时域特征，LE和RE分别代表左眼和右眼的空间分布特征；
(4)对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号，具体如下：
将Z'中的属于all_artifacts的z'i置零，获得Z”，然后基于Xnew＝W”n×nZ”得到重构后的脑电信号Xnew。
实施例1
一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，先利用NeurOne脑电采集设备，采集两位受试者的四类运动想象脑电信号数据X，每个脑电信号样本是由60个电极导联的信号组成，信号采样频率为250Hz，每个样本采集4s，则一个脑电信号样本X的大小为60×1000。采集到的脑电信号包括每一类含有噪声伪迹的EEG信号和不含有噪声伪迹的EEG信号，其中含有噪声伪迹的真实脑电信号的图如图4所示，不含有噪声伪迹的真实脑电信号图如图5所示，然后按前述步骤去除脑电信号噪声伪迹，具体如下：
(1)对脑电信号X进行4层小波变换，则第四层的各子带的频率范围如表1所示；
表1小波包变换第四层各子带的频率范围
Figure BDA0001698431850000111
由表1可以看出第四层节点(4,1)对应频率子带为[7.813,15.625]，节点(4,2)对应频率子带为[15.625,23.438]，节点(4,3)为[23.438,31.25]，则此三个频率子带范围近似为[8Hz,30Hz]，那么要获得[8Hz,30Hz]的频率带，则需要对这三个子带保留，其他子带置零，然后对信号进行重构，获得8～30Hz的有效脑电信号X′；
(2)使用上述改进的五阶FastICA算法对经过小波包变换的EEG信号X′进行独立分量分离获得独立分离信号Z，如图6所示；
(3)使用上述基于多域的自适应阈值信号选择方法选择出含有伪迹的独立分量，其中电极导联的脑电信号的导联帽的平面分布图如图7所示，则大脑前区的电极集合BFA_index＝[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，大脑后区的电极集合：BBA_index＝[53,54,55,56,57,58,59,60]，左眼区域的电极集合：LEA_index＝[2,5,6,10,11,12]，右眼区域的电极集合：REA_index＝[4,8,9,14,15,16]，选择出的含有多种眼电伪迹的独立分量图如图8所示；
(4)对不含眼电伪迹的独立分量进行重构，重构后获得的去除噪声伪迹后的脑电信号图如图9所示。
为了定量评价本发明去噪效果的好坏，使用信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、均方误差(mean-square error,MSE)、相关系数(Correlation coefficient)作为评价指标，由于信噪比指标的获得需要知道噪声信号，噪声信号可以通过含有噪声伪迹的EEG信号与没有噪声伪迹的EEG信号作差获得，噪声伪迹真实信号图如图10所示；
信噪比的公式如下：
Figure BDA0001698431850000112
式中，SNR表示信号的信噪比，x表示有效信号，y表示噪声信号，xi表示第i个有效信号的值，yi表示第i个噪声信号的值，n表示信号的大小；
均方误差的公式如下：
Figure BDA0001698431850000121
式中，MSE表示两种信号的均方误差；
相关系数的公式如下：
Figure BDA0001698431850000122
式中，Coe表示相关两种信号的相关系数，cov(x,y)表示表示信号x与信号y的协方差，var(x)表示信号x的方差，var(y)表示信号y的方差。
根据信噪比的公式，得到受试者在去除噪声伪迹前后4类运动想象信号中每类60导联信号的信噪比的均值和标准差，结果如表2所示，每个电极导联的信噪比变化结果如表3所示，其中Original signal表示去除噪声伪迹前的脑电信号，Processed signal表示去除噪声伪迹后的脑电信号，Class1表示第一类运动想象信号，Class2表示第二类运动想象信号，Class3表示第三类运动想象信号，Class4表示第四类运动想象信号。
表2四类运动想象脑电信号60导联去除噪声伪迹前后信噪比的均值和标准差
Figure BDA0001698431850000123
表3四类运动想象脑电信号60导联去除噪声伪迹前后信噪比
Figure BDA0001698431850000124
Figure BDA0001698431850000131
Figure BDA0001698431850000141
从表2和表3看出，本发明提出的算法大大提高了信噪比，由于眼电伪迹的幅值远大于脑电信号的幅值，因此在未去除噪声伪迹前，信噪比是负数，但是在使用本发明提出的方法后，信噪比变为较大的正数，说明本发明提出的算法有一定的效果。
根据均方误差的公式，得到受试者在去除噪声伪迹前后4类运动想象信号中每类60导联信号与没有噪声伪迹的脑电信号的均方误差的均值和标准差，结果如表4所示。
表4四类信号60导联去除噪声伪迹前后与无噪声伪迹的脑电信号的均方误差的均值和标准差
Figure BDA0001698431850000142
根据相关系数的公式，得到受试者在去除噪声伪迹前后4类运动想象信号中每类60导联信号与没有噪声伪迹的脑电信号的相关系数的均值和标准差，结果如表5所示：
表5四类信号60导联去除噪声伪迹前后与无噪声伪迹的脑电信号的相关系数的均值和标准差
Figure BDA0001698431850000143
从表4和表5看出，去除噪声伪迹前后，与无噪声伪迹的脑电信号的均方误差有明显的下降，与无噪声伪迹的脑电信号的相关性明显加强，两个指标都反映出去除噪声伪迹的信号与无伪迹信号很相似。
综上三种指标，都能反映出本发明提出的方法能有效的去除噪声伪迹信号，保留大量脑电信息。

Claims (7)

1.一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征是：首先对经去噪处理的脑电信号进行独立分量分离，然后选择出含有伪迹的独立分量，最后对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号；
所述独立分量分离基于改进的五阶FastICA算法，改进之处在于独立分量的分离向量和松弛因子的更新，其公式如下：
Figure FDA0002330206650000011
Figure FDA0002330206650000012
Figure FDA0002330206650000013
Figure FDA0002330206650000014
Figure FDA0002330206650000015
Figure FDA0002330206650000016
Figure FDA0002330206650000017
Figure FDA0002330206650000018
Figure FDA0002330206650000019
Figure FDA00023302066500000110
式中，wk+1为wk更新后的分离向量，λk+1为λk更新后的松弛因子，wk为更新前的分离向量，λk为更新前的松弛因子，
Figure FDA00023302066500000111
为wk的转置矩阵，
Figure FDA00023302066500000112
为
Figure FDA00023302066500000113
的转置矩阵，
Figure FDA00023302066500000114
为
Figure FDA00023302066500000115
的转置矩阵，wP为初始化分离矩阵Wn×n中第P个独立分量的初始分离向量，
Figure FDA00023302066500000116
为wP的转置矩阵，
Figure FDA00023302066500000117
为经去噪、中心化及白化处理后的脑电信号，g(x)的表达式为tanh(x)、x*exp(-x2/2)或x3，g′(x)为g(x)的导函数，u和d为可调参数，u∈(0,1)，d∈(0,1)，
Figure FDA00023302066500000118
代表矩阵
Figure FDA00023302066500000119
的期望，
Figure FDA00023302066500000120
代表矩阵
Figure FDA00023302066500000121
的期望，
Figure FDA00023302066500000122
代表矩阵
Figure FDA00023302066500000123
的期望，
Figure FDA00023302066500000124
代表矩阵
Figure FDA00023302066500000125
的期望，
Figure FDA00023302066500000126
代表矩阵
Figure FDA00023302066500000127
的期望，
Figure FDA00023302066500000128
代表矩阵
Figure FDA00023302066500000129
的期望。
2.根据权利要求1所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征在于，所述独立分量分离的步骤如下：
(1)对经去噪处理的脑电信号X′进行中心化处理获得脑电信号
Figure FDA0002330206650000021
使其均值为0；
(2)对脑电信号
Figure FDA0002330206650000022
进行白化处理获得信号
Figure FDA0002330206650000023
(3)设置独立分量的个数为n个，随机初始化分离矩阵Wn×n、可调参数u、可调参数d及λ0，u∈(0,1)，d∈(0,1)，λ0∈(0,1)，并将变量P设为1，其中λ0为初始化分离矩阵Wn×n中第P个独立分量的初始松弛因子；
(4)令wk＝wP，λk＝λ0；
(5)按照所述更新公式更新独立分量的分离向量和松弛因子；
(6)对wk+1进行正交化和标准化，公式如下：
Figure FDA0002330206650000024
Figure FDA0002330206650000025
式中，
Figure FDA0002330206650000026
表示正交化后的wk+1，
Figure FDA0002330206650000027
表示标准化后的
Figure FDA0002330206650000028
Figure FDA0002330206650000029
表示
Figure FDA00023302066500000210
的二阶范数；
(7)判断
Figure FDA00023302066500000211
是否成立，如果是，以
Figure FDA00023302066500000212
替换掉初始分离矩阵Wn×n里的wP得到W'n×n，反之，则令
Figure FDA00023302066500000213
λk＝λk+1，转去执行步骤(5)；
(8)令P＝P+1，判断P<n是否成立，如果是，转去执行步骤(4)，反之，则令W”n×n＝W'n×n；
(9)最终得到有效脑电信号的独立分离信号Z＝W”n×nX'。
3.根据权利要求1所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征在于，所述去噪处理是指对脑电信号进行4层小波包变换去除高低频噪声后获得频率为8～30Hz的脑电信号，其方法如下：
设脑电信号X＝[x1,x2,…,xn]T，n为脑电信号的电极导联数，x1,x2,...,xn分别为第1电极、第2电极、...第n电极导联的一段脑电信号，每段脑电信号包含N个采样点；
对脑电信号X中的x1,x2,...,xn进行4层小波包变换得到频率为8～30Hz的脑电信号X′＝[x′1,x′2,…,x′n]T，x′1,x'2,...x'n分别为第1电极、第2电极、...第n电极导联的经过小波变换后去除噪声后的脑电信号。
4.根据权利要求1所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征在于，所述含有伪迹的独立分量是基于多域的自适应阈值信号选择的，具体步骤如下：
(1)根据脑电信号采集设备提供的电极帽中各电极的三维坐标参数将各电级逐一分配至对应的大脑分区；其中第i个电极的三维坐标为Pi(axis_xi,axis_yi,axis_zi),i＝1,2,…,n；
(2)标准化分离矩阵W”n×n中zi的分离向量
Figure FDA0002330206650000031
以及更新独立分量zi，具体公式如下：
Figure FDA0002330206650000032
Figure FDA0002330206650000033
Figure FDA0002330206650000034
其中
Figure FDA0002330206650000035
为W”n×n中zi的分离向量，
Figure FDA0002330206650000036
`wi为标准化后的
Figure FDA0002330206650000037
Figure FDA0002330206650000038
表示分离矩阵
Figure FDA0002330206650000039
的第j个元素，j∈[1,n]，zi为Z中第i个独立分量zi，zi∈Z，z'i为zi更新后的独立分量，zi依次更新得到独立分离信号Z'，z'i∈Z'；
(3)获取z′i的整体空间特征GSFi、眼空间分布特征SEFi、前脑区空间分布特征SFBi、后脑区空间分布特征diff_vari、时域特征Vi和Ki：
zi′的整体空间特征GSFi的计算公式如下：
GSFi＝max(auxi,j,j＝1,2,3,…,n)；
Figure FDA00023302066500000310
其中，m表示当前通道i的位置到其他n-1个通道的位置距离最小的10个通道的通道编号集合，ml表示集合m中的第l个通道的编号，distl为当前通道i的位置到集合m中的第l个通道的距离值，`wi,j是指`wi的第j个元素，
Figure FDA00023302066500000311
是指`wi的第ml个元素；
z′i的眼空间分布特征SEFi的计算公式如下：
Figure FDA00023302066500000312
Figure FDA00023302066500000313
SEFi＝abs(LEi-REi)；
其中，
Figure FDA0002330206650000041
是指`wi的第LEA_indexa个元素，LEA_indexa表示左眼区域电极导联编号集合中的第a个编号，LN表示左眼区域电极的数量；
Figure FDA0002330206650000042
是指`wi的第REA_indexb个元素，REA_indexb表示右眼区域电极导联编号集合中的第b个编号，RN表示右眼区域电极的数量；
zi′的前脑区空间特征SFBi和后脑区空间特征diff_vari的计算公式如下：
Figure FDA0002330206650000043
Figure FDA0002330206650000044
SFBi＝abs(FAi-BAi)；
Figure FDA0002330206650000045
Figure FDA0002330206650000046
diff_vari＝FAVi-BAVi；
其中，
Figure FDA0002330206650000047
是指`wi的第BFA_indexc个元素，BFA_indexc表示前脑区电极导联编号集合中的第c个编号，BFN表示前脑区域电极的数量；
Figure FDA0002330206650000048
是指`wi的第BBA_indexe个元素，BBA_indexe表示后脑区电极导联编号集合中的第e个编号，BBN表示后脑区域电极的数量；
zi′的时域特征Vi和Ki的计算公式为：
Figure FDA0002330206650000049
Figure FDA00023302066500000410
Figure FDA00023302066500000411
其中，z′i,h表示z′i的第h个元素，h∈[1,N]，N表示每段脑电信号的采样个数；
(4)特征阈值计算；
利用图像二值化OTSU算法确定特征值GSFi、SEFi、SFBi、diff_vari、Vi和Ki的阈值，GSFi、SEFi、SFBi、diff_vari、Vi和Ki的阈值分别为threshold_GSF、threshold_SEF、threshold_SFB、threshold_diff、threshold_V和threshold_K；
(5)确定含有眼电伪迹信号的独立分量集合；
含有水平眼电信号的独立分量集合He：
Figure FDA0002330206650000051
含有垂直眼电信号的独立分量集合Ve：
Figure FDA0002330206650000052
含有眨眼信号的独立变量的集合Be：
Figure FDA0002330206650000053
所有的含有眼电伪迹的独立分量集合all_artifacts＝He∪Ve∪Be；
式中GSF、SEF、SFB、diff_var分别代表整体数据的整体空间特征、整体数据的眼空间分布特征、整体数据的前脑区空间分布特征、整体数据的后脑区空间分布特征，V和K代表整体数据的时域特征，LE和RE分别代表左眼和右眼的空间分布特征。
5.根据权利要求4所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征在于，所述大脑分区共有4个，分别为大脑前区、大脑后区、左眼区域和右眼区域。
6.根据权利要求5所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征在于，所述重构采用ICA逆变换。
7.根据权利要求6所述的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其特征在于，所述对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号的方法为：将Z'中的属于all_artifacts的z'i置零，获得Z”；基于Xnew＝W”n×nZ”得到重构后的脑电信号Xnew。
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