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离线分析系统

离线分析系统是NNSR的核心组件之一,专门用于对已采集的DBS局部场电位(LFP)数据进行处理与分析。该系统提供从数据导入到结果输出的完整分析流程。

系统概述

主要功能模块

离线分析系统包含四个核心模块:

  1. 数据管理:数据导入、解析和格式转换
  2. 数据预处理:伪迹识别与去除
  3. 特征分析:多维特征提取与计算
  4. 结果输出:数据可视化与报告生成

工作流程

数据导入 → 预处理 → 特征提取 → 结果分析 → 报告生成

数据管理模块

数据导入功能

支持的数据格式

  • 原生格式:清华可感知脑起搏器.dat/.data文件
  • 通用格式:TXT文件、.mat文件(或percept pc转码)

导入操作步骤

  1. 点击"LFP数据选择"按钮
  2. 在文件浏览器中选择目标数据文件
  3. 系统自动解析文件并显示数据列表
  4. 选择需要分析的数据段
  5. 点击"数据确认"完成导入

数据管理功能

文件信息显示

  • 采样参数:采样率、通道数、数据长度
  • 设备信息:设备型号、固件版本
  • 患者信息:ID和基本参数

数据预处理模块

基线漂移校正

高通滤波法

  • 滤波器类型:IIR、FIR滤波器可选
  • 设计方法:Butterworth、Chebyshev等
  • 参数设置:截止频率、阶数、纹波系数
  • 实时预览:滤波器频响特性曲线显示

多项式拟合法

  • 拟合阶数:1-10阶多项式可选
  • 分段处理:支持分段拟合去除趋势
  • 鲁棒性选项:抗异常值的鲁棒拟合

刺激伪迹去除

滤波器方法

  • 低通滤波:去除高频刺激伪迹
  • 陷波滤波:针对特定频率的刺激信号
  • 自适应滤波:根据刺激参数自动配置

模板匹配法

  • 模板提取:自动识别刺激脉冲模板
  • 模板匹配:基于相关性的模板匹配
  • 伪迹减除:从原信号中减去估计的伪迹

心电伪迹去除

EAS(Enhanced Adaptive Subtraction)方法

  • 心电检测:自动检测心电信号
  • 模板构建:构建平均心电模板
  • 自适应减除:自适应减除心电伪迹

参数配置

  • 处理步长:心电模板提取的时间窗
  • 参考心电:可选择外部心电参考信号
  • 去除分段:设置处理的最小时间单元

预处理质量控制

处理效果评估

  • 频谱对比:处理前后功率谱对比
  • 时域对比:时域波形的直观对比

参数优化建议

  • 自动参数推荐:推荐默认参数
  • 效果预测:预测不同参数组合的处理效果

特征分析模块

功率谱分析

Welch方法

  • 窗函数选择:Hamming、Hann、Blackman等
  • 窗长设置:可配置的时间窗长度
  • 重叠度:窗间重叠百分比设置
  • FFT点数:零填充长度配置

直接FFT方法

  • 快速计算:适用于长时间序列
  • 频率分辨率:可调节的频率分辨率
  • 频段分析:预定义频段的能量计算

时频分析

短时傅里叶变换(STFT)

  • 时间分辨率:可调节的时间窗长度
  • 频率分辨率:通过窗长平衡时频分辨率
  • 重叠设置:时间窗重叠参数

连续小波变换(CWT)

  • 母小波选择:Morlet等
  • 尺度范围:对应分析的频率范围
  • 时频图绘制:高质量的时频能量分布图

相位特征分析

相位谱计算

  • 相位提取:基于Hilbert变换或FFT
  • 相位包络:瞬时相位的计算
  • 相位-频率图:相位随频率的变化

相位锁定值(PLV)

  • 通道间同步性:计算多通道间的相位同步
  • 时间演化:PLV随时间的动态变化
  • 频段特异性:特定频段的同步性分析

结果输出模块

可视化输出

图形生成

  • 多子图布局:灵活的图形布局配置
  • 高质量图像:矢量图和位图格式输出
  • 自定义样式:颜色、字体、标注的个性化设置

交互式图表

  • 缩放平移:图像的交互式操作
  • 数据标注:手动添加标注和说明
  • 参数调整:实时调整显示参数

数据导出

处理后数据

  • MAT格式:MATLAB工作空间兼容
  • EDF格式:标准生理信号格式
  • CSV格式:通用数据交换格式

分析结果

  • 特征矩阵:提取的特征值表格
  • 统计报告:描述性统计和显著性检验
  • 参数记录:完整的处理参数记录

批量处理

自动化流程

  • 批量导入:一次性处理多个文件
  • 统一参数:应用相同的处理流程
  • 进度监控:实时显示处理进度

结果汇总

  • 统计汇总:跨文件的统计分析
  • 对比分析:不同条件下的对比
  • 趋势分析:时间序列的趋势检测

常见应用场景

  • 临床研究:疾病特征的电生理标志物分析
  • 算法验证:新算法的性能测试和对比
  • 数据探索:大规模数据的初步探索分析

通过离线分析系统,研究人员可以高效、准确地处理DBS电生理数据,为临床研究和科学探索提供可靠的分析工具。