【摘 要】
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经颅磁刺激（transcranial magnetic stimulation,TMS）是一种非侵入式的神经疾病治疗技术,其通过TMS线圈产生的刺激磁场来影响人脑细胞的代谢等活动以达到治疗疾病的目的。由于人脑细胞比较精密和脆弱,所以在TMS设备应用前需要对刺激磁场的精度进行检测。在检测刺激磁场精度的过程中,代表磁场分布情况的多通道TMS信号易受到各种噪声的干扰。传统的滤波算法每次只能处理单通道的信
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经颅磁刺激（transcranial magnetic stimulation,TMS）是一种非侵入式的神经疾病治疗技术,其通过TMS线圈产生的刺激磁场来影响人脑细胞的代谢等活动以达到治疗疾病的目的。由于人脑细胞比较精密和脆弱,所以在TMS设备应用前需要对刺激磁场的精度进行检测。在检测刺激磁场精度的过程中,代表磁场分布情况的多通道TMS信号易受到各种噪声的干扰。传统的滤波算法每次只能处理单通道的信号,需要多次运算才能实现多通道信号降噪,这会大大增加多通道信号的处理时间。为了高效抑制多通道信号中的噪声,本文基于数学形态学理论对广义形态学滤波算法进行改进,并在此基础上提出了两种形态学滤波算法,分别是基于自适应权重的改进广义形态学滤波算法和基于自适应分帧的改进广义形态学滤波算法。前者通过信号分组算法、改进广义形态学滤波算法和自适应权重算法实现了264通道TMS信号的高效去噪;后者通过自适应分帧算法和改进广义形态学滤波算法进一步提升了滤波效果。测试结果表明本文所提的两种形态学滤波算法在滤波效果和时效性方面均有显著提升。相比于传统广义形态学滤波算法,两种改进的形态学滤波算法的信噪比至少提升了20.63%和32.52%,在均方根误差指标上至少降低了33.71%和47.19%,在平均绝对误差指标上至少降低了35.21%和49.30%;在处理264通道TMS信号时,两种算法的处理时间相比于广义形态学滤波算法降低了88.24%和85.76%。因此这两种算法能够实现多通道TMS信号的高效去噪。为了保证刺激磁场的精度,需要在TMS设备应用前对TMS信号进行实时检测,因此基于Qt跨平台开发环境设计了7线程的上位机软件。该上位机可以通过USB3.0实时读取264通道高性能TMS检测系统采集的TMS信号,经过一系列处理合成88通道的磁场信号,最后在监控界面实现了88通道磁场信号的显示,并通过头模型和云图模拟出TMS磁场在人脑中的分布情况。现场实验结果表明该上位机具有良好的稳定性和可视化特性,它既能实现264通道信号的实时检测,又能显示磁场在人脑中的分布情况,促进了TMS技术的发展和应用。
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