用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法及装置与流程

1.本技术属于近红外脑功能成像技术领域，尤其涉及一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法及装置。


背景技术：

2.近红外脑功能成像技术中采集的近红外数据质量对于数据结果的挖掘和解读具有重要的意义，例如，近红外数据质量的好坏可以直接影响对受检者脑激活情况的评估。
3.现有技术近红外数据质量的评估功能大多集成在数据分析软件中。在数据分析软件中对采集的所述近红外数据进行信号质量评估，可形成单个受检者的各个通道的光强随检测时间的变化曲线，用户可根据变化曲线的波动情况判断信号质量，比如在一定检测时间内信号波动幅度较大，用户可大体估算出该段信号质量较差。但是，曲线波动情况受光强坐标范围设定的影响，因此该质量评估方法的准确性较低。例如，如果光强坐标范围设定的较大，即使信号质量较差的光强曲线可能在结果呈现中波动幅度并不太明显。用户难以确定光强坐标范围设定的大小，因此仅通过光强变化曲线的波动难以直观且准确的判断受检者的哪个通道信号质量水平较差，且每个受检者的每个检测通道形成一条光强曲线，如需要评估受检者的大量检测通道信号质量时将会生成大量的堆叠的信号光强曲线，用户从大量曲线中难以直观的判断受检者的通道信号质量水平，导致质量评估和筛选的准确性和效率都大大地降低。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的上述技术问题，本技术提供了一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法及装置，其能够解决现有技术中判断检测通道的信号质量准确性较低，且用户根据大量曲线难以直观判断受检者的通道信号质量水平的技术问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，包括步骤s101至步骤s104。步骤s101：获取受检者的至少一条近红外数据。步骤s102：基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数。步骤s103：根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块。步骤s104：基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过所述信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，所述信号检测质量图谱上关联地呈现区分所述近红外数据的标识信息以及所述图块。
6.第二方面，本技术实施例提供了一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置，包括获取模块、确定模块以及生成模块。获取模块配置为获取受检者的至少一条近红外数据。确定模块配置为基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数；以及，根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块。生成模块配置为基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过所述信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，所述信号检测质量
图谱上关联地呈现区分所述近红外数据的标识信息以及所述图块。
7.第三方面，本技术实施例提供了一种近红外脑功能成像信号质量的评估系统，包括上述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置。
8.第四方面，本技术实施例提供了一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的步骤。
9.与现有技术相比，本技术实施例的有益效果在于：本技术通过根据近红外数据计算获得能够表征信号质量的信号质量检测参数，根据信号质量检测参数确定与信号质量检测参数对应的图块，并基于图块以及检测通道的序列生成信号检测质量图谱，其中不同的图块可以表征不同的信号质量，而不是仅通过肉眼查看各个检测通道的光强变化曲线图进行信号质量的判断，使得用户能够通过信号检测质量图谱能够直观地通过图块的分布判断受检者的各个检测通道的信号质量水平，提高对信号质量的评估和筛选的准确率及效率，此外，基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，使图块的序列与检测通道的序列一致呈现，从而能够快速定位的信号质量较差的检测通道位置，以便于后续对该检测通道的信号的处理，并且，本技术既可以看到单人的各个检测通道的信号质量，也可以对多人的多条近红外数据或者单人的多次获取的近红外数据的各个检测通道信号质量进行批量处理，使多条近红外数据的各个检测通道的信号质量均以图块方式呈现在信号检测质量图谱上，实现用户可通过信号检测质量图谱直观地对多条近红外数据的信号质量检测做出判断，有效地提高了信号质量评估的效率。
附图说明
10.在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
11.图1为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的第一流程图。
12.图2为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的第二流程图。
13.图3为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的信号检测质量图谱的示意图。
14.图4为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的第三流程图。
15.图5为近红外脑功能成像设备的探头排布方式的示意图。
16.图6为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的第四流程图。
17.图7为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的第五流程图。
18.图8为本技术实施例用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置的结构框图。
具体实施方式
19.此处参考附图描述本技术的各种方案以及特征。
20.应理解的是，可以对此处发明的实施例做出各种修改。因此，上述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本技术的范围和精神内的
其他修改。
21.包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本技术的实施例，并且与上面给出的对本技术的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本技术的原理。
22.通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本技术的这些和其它特性将会变得显而易见。
23.还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本技术进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本技术的很多其它等效形式。
24.当结合附图时，鉴于以下详细说明，本技术的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
25.此后参照附图描述本技术的具体实施例；然而，应当理解，所发明的实施例仅仅是本技术的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本技术模糊不清。因此，本文所发明的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本技术。
26.本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本技术的相同或不同实施例中的一个或多个。
27.本技术实施例提供了一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，上述用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法可应用于用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置、近红外脑功能成像设备等。
28.进一步地，如图1所示，用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法包括步骤s101至步骤s104。
29.步骤s101：获取受检者的至少一条近红外数据。
30.可选地，上述近红外数据可理解为受检者在进行一次检测可会生成一个，即一次检测生成一条近红外数据，该条近红外数据对应近红外脑功能成像装置的各个检测通道，即一条近红外数据包含一次检测中多个检测通道的近红外数据。其中，近红外脑功能成像装置可通过布设接收探头和发射探头对大脑活动信息进行采集，一个接收探头和一个发射探头可形成一对探头组，一对探头组的接收探头和发射探头之间形成一个上述检测通道。
31.可选地，在获取多条近红外数据的情况下，可获取相同受检者在不同时期进行检测采集得到多条近红外数据，也可获取针对不同受检者采集得到多条近红外数据，本技术对此不做具体限定。
32.可选地，上述近红外数据可至少包括受检者信息以及对应的各个检测通道的光强数据或光密度数据等。上述受检者信息可包括以下中的一个或多个信息：受检者所执行的检测任务的课题信息、受检者姓名、检测时间、受检者id、性别、出生日期等。
33.步骤s102：基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数。
34.可选地，上述信号质量检测参数能够表征各个检测通道的信号质量，如信号的波动程度、信号是否有效等。该信号质量检测参数可以为根据近红外数据中的各个检测通道的光强数据或光密度数据等计算得到的参数，本技术对具体的计算方式不做限定，信号质
量检测参数能够用于确定信号的质量即可。
35.步骤s103：根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块。
36.可选地，可根据信号质量检测参数的值直接确定出与其对应的图块，即信号质量检测参数的值与图块一一对应，或者，可根据信号质量检测参数的值确定该值所处的参数范围，再基于该参数范围确定图块，即信号质量检测参数的值的参数范围与图块是一一对应的。
37.可选地，不同的图块以不同的显示方式进行呈现，具体的，不同的图块可以对应不同的颜色，也可以对应不同的填充内容或者对应不同的像素，例如信号质量越高的图块中显示填充内容（例如填充圆点）越多，而信号质量越低的显示填充越少，可以为空白图块。通过颜色或者填充内容的多少以及不同的像素，这些外观特征使用户能够直观地确定图块所代表的信号质量检测参数的值的高低。当然，上述不同的显示方式还可包括尺寸、图案等外观特征，本技术对此不做具体限定，能够达到使用户直观地明显区别出各个检测通道的信号质量检测参数的目的即可。
38.步骤s104：基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过所述信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，所述信号检测质量图谱上关联地呈现区分所述近红外数据的标识信息以及所述图块。
39.可选地，上述信号检测质量图谱上各个图块按照检测通道的序列依次排布，即各个检测通道均配置有编号，按照编号大小顺序形成检测通道的序列，对应检测通道的图块的编号分别对应各个检测通道的编号，从而使信号检测质量图谱上各个图块的排列顺序与检测通道的序列一致，以从而能够快速定位信号质量较差的检测通道位置，以便于后续对该检测通道的信号的处理。
40.通过检测质量图谱上的图块的颜色、填充内容、像素或图案等来直观显示信号质量检测参数的高低，尤其是针对检测通道对应的信号质量不佳的情况，用户能够通过该信号检测质量图谱快速地确定出该检测通道，以提高检测信号质量的效率以及准确性，从而对该检测通道的信号有针对性地进行处理，以提高脑功能状况的检测质量。
41.可选地，上述通过信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量可由用户直接根据信号检测质量图谱进行评估，也可由执行上述用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的装置来生成评估结果。
42.通过上述信号检测质量图谱中的图块来判断信号质量，既可以看到单人的一条或者多条近红外数据的对应的各个检测通道的信号质量，也可以对多人的近红外数据对应的各个检测通道信号质量进行批量处理，相比于现有技术更加简单、直观、高效、准确。同时有助于排查信号质量水平差的原因，以利于后续针对性地提高信号质量水平。
43.本技术通过根据近红外数据计算获得能够表征信号质量的信号质量检测参数，根据信号质量检测参数确定与信号质量检测参数对应的图块，并基于图块以及检测通道的序列生成信号检测质量图谱，其中不同的图块可以表征不同的信号质量，而不是仅通过肉眼查看各个检测通道的光强变化曲线图进行信号质量的判断，使得用户能够通过信号检测质量图谱能够直观地通过图块的分布判断受检者的各个检测通道的信号质量水平，提高对信号质量的评估和筛选的准确率及效率，此外，基于所述图块以及与所述图块对应的所述检
测通道的序列生成信号检测质量图谱，使图块的序列与检测通道的序列一致呈现，从而能够快速定位的信号质量较差的检测通道位置，以便于后续对该检测通道的信号的处理，并且，本技术既可以看到单人的各个检测通道的信号质量，也可以对多人的多条近红外数据或者单人的多次获取的近红外数据的各个检测通道信号质量进行批量处理，使多条近红外数据的各个检测通道的信号质量均以图块方式呈现在信号检测质量图谱上，实现用户可通过信号检测质量图谱直观地对多条近红外数据的信号质量检测做出判断，有效地提高了信号质量评估的效率。
44.在一些实施例中，如图2所示，所述近红外数据为多条，步骤s104的所述基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，具体包括步骤s201至步骤s202。
45.步骤s201：确定多条所述近红外数据各自的标识信息，以及对应各条所述近红外数据对应的各个检测通道的编号。
46.步骤s202：以多条所述近红外数据的标识信息以及所述检测通道的编号作为不同的坐标，将对应的各个所述图块呈现在所述信号检测质量图谱的目标位置上，以生成所述信号检测质量图谱；其中，相同编号的所述检测通道的信号质量检测参数对应同一所述检测通道。
47.如此，通过将近红外数据的标识信息以及所述检测通道的编号作为不同的坐标，使图块按照检测通道的编号顺序依序呈现，能够形成构造为二维图的信号检测质量图谱，实现用户可通过二维图直观地确认各个检测通道的信号质量。
48.可选地，上述多条近红外数据可理解为经过多次采集得到的，且多条近红外数据可对应一个受检者的不同时期采集的，也可对应不同受检者采集的。
49.可选地，上述近红外数据的标识信息和检测通道的编号中的一个可作为横坐标，另一个可作为纵坐标，且检测通道的编号按照顺序排布，由此来确定多条近红外数据所分别对应的检测通道的图块的目标位置。
50.示例性地，如图3所示，图3中示出的是信号检测质量图谱的示意图，该信号检测质量图谱的横坐标是检测通道的编号，即编号1、编号2等，检测通道的编号按照顺序排布与检测通道的序列一致，信号检测质量图谱的纵坐标是近红外数据的标识信息，以表征不同的近红外数据，所述标识信息可以是编号，如编号1、编号2，也可以是受检者id、姓名或者相同受检者的检测时间等标识信息，在此不做具体限定，能够对近红外数据对应的受检者或者采集时间等信息进行分辨即可。如此，相同列的图块表示各个近红外数据的同一检测通道的信号检测质量，相同行的图块表示一条近红外数据的各个检测通道的信号检测质量，使得用户可根据信号检测质量图谱快速地对比各个近红外数据的各个检测通道的信号质量，如图3中所示，既可以根据信号检测质量图谱对比同一行中同一条近红外数据的各个检测通道的信号检测质量，也可以对比同一列中不同近红外数据的相同检测通道的信号检测质量，以进一步判断信号质量不佳的原因。
51.在一些实施例中，如图4所示，步骤s104的所述基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，具体包括步骤s301至步骤s303。
52.步骤s301：确定与所述近红外数据对应的探头排布方式，所述探头排布方式包括各检测通道的编号。
53.步骤s302：基于所述探头排布方式包括的各检测通道的编号确定所述检测通道的序列。
54.步骤s303：将所述图块基于所述检测通道的序列依序地排布，以生成所述信号检测质量图谱。
55.如此，通过各个检测通道的编号确定检测通道的序列，能够将检测通道和信号检测质量图谱更好地对应上，即信号检测质量图谱的检测通道的序列的坐标和各个检测通道的编号是一致的，实现用户基于信号检测质量图谱能够更快速地确定出对应编号的检测通道的信号质量情况。
56.可选地，不同的近红外数据的探头排布方式可不同，但形成一张信号检测质量图谱的近红外数据的探头排布方式是相同的，以便于快速获取该探头排布方式下信号质量水平较差的检测通道的编号，从而确定对应该编号的脑区、探头的位置等，以为后续评估信号质量水平差的原因提供参考，例如是否为受检者个人原因，或是否为探头的工作状态故障的原因。
57.示例性地，如图5所示，图5中示出的“d”和“s”即为接收探头和发射探头的标识，接收探头和发射探头之间的数字即为检测通道的编号。例如，图5中示出的“s1”探头和“d1”探头之间的检测通道为编号1的检测通道，图3中与纵坐标为编号1对应的图块用于表征编号1的检测通道的信号质量。
58.在一些实施例中，如图6所示，所述评估方法还包括步骤s401。步骤s401：基于所述信号质量检测参数的取值范围确定色条，所述色条上不同信号质量检测参数对应有不同的颜色。
59.进一步地，继续结合图6，步骤s103的所述根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块，具体包括步骤s402和步骤s403。
60.步骤s402：根据所述信号质量检测参数在所述色条上确定与其对应的目标颜色；步骤s403：基于所述目标颜色确定与各个所述信号质量检测参数对应的图块的呈现方式。
61.如此，可通过色条快速确定与信号质量检测参数对应的颜色，图块以该颜色进行显示呈现，实现以色条作为参照来精准确定对应颜色的图块，从而在信号质量检测图谱上以颜色区别不同的检测通道的信号质量。
62.可选地，上述色条可通过渐变颜色形成信号质量参照范围，即通过信号质量检测参数的值可在信号质量参照色条上确定出对应的图块的颜色。
63.示例性地，图3中示出的信号质量参照色条位于信号检测质量图谱的右侧，该信号质量参照色条右侧的数字表示对应颜色下的信号质量检测参数的值，在信号质量检测参数的值的较高的情况下，可确定对应的图块的颜色为红色，在信号质量检测参数的值的较低的情况下，可确定对应的图块的颜色为蓝色。
64.在一些实施例中，所述评估方法还包括：基于各条所述近红外数据对应的探头排布方式对所述近红外数据进行分类；根据同一类别的所述近红外数据生成同一所述信号检测质量图谱。
65.如此，能够通过对近红外数据的类别划分，将不同的探头排布方式的近红外数据生成不同的信号检测质量图谱，使得同一张信号检测质量图谱表征同一探头排布下采集的
近红外数据的信号检测质量，若同一张信号检测质量图谱基于不同探头排布方式的生成，不同的探头排布方式可能包括不同的检测通道，这就导致图谱上每一列的图块可能和检测通道无法对应，且各检测通道检测的脑区位置可能不同，这种情况下将同一列的检测通道的质量进行对比的意义较小，且同一张信号检测质量图谱基于同一探头排布生成，可以保证各个检测通道对应检测的脑部位置是相同的，实现可通过信号检测质量图谱快速对比同一检测通道对应不同近红外数据的对比结果，以便于进一步确定信号质量不佳的原因。
66.可选地，上述近红外数据的分类可具体根据探头排布方式的各个检测通道的编号和各编号下的检测通道所检测的脑部位置实现，即同一类别的近红外数据所对应的各个检测通道的编号和各编号下的检测通道所检测的脑部位置是完全相同的，还可以获取对应的探头排布图或者探头排布名称等方式来对近红外数据进行分类，以便于用户根据生成的信号检测质量图谱对比信号质量。
67.在一些实施例中，各个所述近红外数据对应不同属性的受检者和/或对应不同受检者执行课题情况，所述评估方法还包括：根据所述受检者的属性信息将所述近红外数据划分为多组；基于分组结果，按组别依序地将各组受检者的标识信息在所述信号检测质量图谱上依序地呈现；基于所述信号检测质量图谱确定与所述受检者的属性信息相关的检测结果。
68.如此，在根据受检者的属性信息来排布信号检测质量图谱上的图块后，能够便于基于受检者的属性信息进行针对性评估，快速得到与受检者的属性信息相关的评估结果。
69.在一些实施例中，所述受检者的属性信息至少包括以下一种或多种信息：年龄、性别、患病情况。
70.在一些实施例中，所述受检者执行课题情况至少包括以下一种或多种信息：受检者执行的课题、受检者执行课题的时间。
71.示例性地，在上述属性信息包括年龄的情况下，可将图3中的编号1至编号15确定为对应15个老年人的近红外数据，将编号16至编号30确定为对应15个年轻人的近红外数据，以根据信号检测质量图谱能够快速地对比老年人和年轻人的近红外数据的信号质量检测水平。
72.在一些实施例中，步骤s102的所述基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数，具体包括：基于所述近红外数据确定与所述其对应的各个检测通道在预设时间段内的信号波动值；根据所述信号波动值确定各个检测通道的信号质量检测参数；其中，所述信号波动值越大，则表明对应的信号质量越差。
73.如此，可通过信号波动值直接确定各个检测通道的信号质量水平，以得到能够准确表征信号质量的信号质量检测参数。
74.可选地，上述预设时间段可理解为受检者的单个检测通道的整个检测时间段或部分检测时间段，在预设时间段的信号波动值能够代表该检测通道的信号质量。
75.可选地，上述信号波动值可具体为能够表征信号波动程度的系数，通过确定与该信号波动值对应的图块的颜色即可直观地呈现对应检测通道的信号质量。
76.示例性地，上述信号波动值可为变异系数，变异系数与光强的标准差和平均值相关，变异系数的数值越大，则表示对应的检测通道的信号波动越大，信号质量越差。如，色条上的信号质量参照范围为0到40。0用深蓝色表示，40用深红色表示，检测通道的图块的颜色越接近蓝色则代表检测通道的信号质量越好，而越接近红色则代表检测通道的信号质量越差。
77.在一些实施例中，多条所述近红外数据的标识信息为纵坐标，所述检测通道的编号为横坐标，生成的所述信号检测质量图谱包含多行多列表征信号质量检测参数的图块。如图7所示，所述评估方法还包括步骤s501至步骤s503。
78.步骤s501：基于所述信号检测质量图谱中的图块的行数据确定与所述行数据对应的近红外数据的第一信号质量输出结果。
79.步骤s502：基于所述信号检测质量图谱中的图块的列数据确定各个所述检测通道的第二信号质量输出结果。
80.步骤s503：根据所述第一信号质量输出结果和第二信号质量输出结果确定信号质量影响因素，所述信号质量影响因素与所述受检者的采集状态和/或近红外脑功能成像设备的采集状态相关。
81.可选的，第一信号质量输出结果可以是该近红外数据对应的所有检测通道的信号检测质量的好坏，第一信号质量输出结果可以是不同近红外数据的相同检测通道的信号检测质量的好坏。
82.如此，可根据信号检测质量图谱中的图块的行数据和列数据直接确定出对信号质量好坏的结果，以对信号质量差的情况的原因进行评估，从而根据原因针对性地改善信号质量。例如，可以基于所述行数据确定某个检测通道的信号质量不佳，再根据该信号质量不佳的检测通道对应的列数据确定其他近红外数据的该检测通道的质量的好坏，若其他近红外数据的该检测通道的信号质量均较差，则信号质量差的原因可能与近红外脑功能成像设备的采集状态有关，若其他近红外数据的该检测通道信号质量较好，则信号质量差的原因可能与该条近红外数据对应的受检者的采集状态有关。通过图块的行数据和列数据进行综合对比，有助于帮助用户尽快筛查出信号质量差的原因。
83.可选地，上述图块的行数据可理解为一条近红外数据所对应的各个检测通道的图块，图块的列数据可理解为不同近红外数据所对应的相同检测通道的图块。
84.可选地，在信号质量影响因素与所述受检者的采集状态有关的情况下，可理解为信号质量影响因素受受检者自身原因影响，例如，受检者不配合检查、受检者为帕金森患者、受检者头部形状较常人不同等原因导致的信号质量受到影响。
85.示例性地，上述受检者的头部形状部分较为平，如枕叶对应的头部可能较平，导致装设探头的头帽无法与头部很好地贴合，从而影响探头检测的信号质量。
86.可选地，在信号质量影响因素与近红外脑功能成像设备的采集状态有关的情况下，可理解为信号质量影响因素受近红外脑功能成像设备自身有关，例如，近红外脑功能成像设备上的探头存在故障，或探头的位置存在偏差等。
87.在一些实施例中，在步骤s102的所述基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数之后，所述评估方法还包括：确定与所述近红外数据相关的输出信息，所述输出信息至少包括各个检测通道的信号质量检测参数、受检者执行的课题、数
据采集时间和受检者的属性信息；基于所述输出信息确定对应于所述各个检测通道的信号质量的评估结果。
88.其中，受检者的属性信息可包括受检者的id、姓名和/或出生年月等信息。输出信息中信号质量检测参数的输出方式可以与信号质量检测图谱中图块的排布方式一致，具体的，一行输出数据对应一条近红外数据的相关信息，可以包含受检者的属性信息、执行的课题以及数据采集时间，以及按照检测通道的序列生成的各个检测通道的信号质量检测参数。多行输出数据中，各个列输出数据的项目保持一致，且相同列的检测通道的信号质量检测参数对应相同的检测通道。此外，相同的探头排布方式可以进行批量输出形成一份数据表格或者其他形式的文档，而不同的探头排布方式的输出需根据探头排布的不同形成多份数据表格或者其他形式的文档。
89.如此，可批量输出与近红外数据检测通道信号质量相关的输出信息，以便于根据批量输出的信息来快速对大量的近红外数据的检测通道进行准确评估。尤其是，在根据信号检测质量图谱还无法准确判定信号质量好坏时，还可以根据输出信息中的具体数据进行精确判断，也可以作为既信号检测质量图谱之后的进一步更精确的评估方式。且输出信息中信号质量检测参数的输出方式可以与信号质量检测图谱中图块的排布方式一致，也能够保证在用户根据信号质量检测图谱判断出信号质量较差的检测通道的位置后，再通过输出信息快速定位到对应的检测通道的位置，做出进一步的判断。
90.在一些可选实施例中，所述评估方法还包括还可包括确定用于评估所述检测通道的信号质量的评估参数；对所述评估参数和与所述各个检测通道分别对应的信号质量检测参数分别进行比较，以得到评估比较结果。如此，可通过评估参数和信号质量检测参数之间的比较直接对信号质量进行评估，以达到快速且准确评估信号质量的目的。
91.在确定信号质量差后，可对与其相邻的检测通道的信号质量进行评估，在确定与其相邻的检测通道的信号质量佳时，可将与其相邻的检测通道的光强或者光密度数据或者其平均值作为上述信号质量差的检测通道的光强或者光密度数据，也可将上述信号质量差的检测通道的光强或者光密度数据等近红外数据直接剔除，本技术对此不做具体限定。
92.本技术实施例还提供了一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置110。如图8所示，用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置110包括获取模块101、确定模块102以及生成模块103。获取模块101配置为获取受检者的至少一条近红外数据。确定模块102配置为基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数；以及，根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块。生成模块103配置为基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过所述信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，所述信号检测质量图谱上关联地呈现所述区分近红外数据的标识信息以及所述图块。
93.本技术通过根据近红外数据计算获得能够表征信号质量的信号质量检测参数，根据信号质量检测参数确定与信号质量检测参数对应的图块，并基于图块以及检测通道的序列生成信号检测质量图谱，其中不同的图块可以表征不同的信号质量，而不是仅通过肉眼查看各个检测通道的光强变化曲线图进行信号质量的判断，使得用户能够通过信号检测质量图谱能够直观地通过图块的分布判断受检者的各个检测通道的信号质量水平，提高对信号质量的评估和筛选的准确率及效率，此外，基于所述图块以及与所述图块对应的所述检
测通道的序列生成信号检测质量图谱，使图块的序列与检测通道的序列一致呈现，从而能够快速定位的信号质量较差的检测通道位置，以便于后续对该检测通道的信号的处理，并且，本技术既可以看到单人的各个检测通道的信号质量，也可以对多人的多条近红外数据或者单人的多次获取的近红外数据的各个检测通道信号质量进行批量处理，使多条近红外数据的各个检测通道的信号质量均以图块方式呈现在信号检测质量图谱上，实现用户可通过信号检测质量图谱直观地对多条近红外数据的信号质量检测做出判断，有效地提高了信号质量评估的效率。
94.在一些实施例中，所述近红外数据为多条，所述确定模块102还配置为：确定多条所述近红外数据各自的标识信息，以及对应各个所述近红外数据对应的检测通道的编号；以多条所述近红外数据的标识信息以及所述检测通道的编号作为不同的坐标，将对应的各个所述图块呈现在所述信号检测质量图谱的目标位置上，以生成所述信号检测质量图谱；其中，相同编号的所述检测通道的信号质量检测参数对应同一所述检测通道。
95.在一些实施例中，所述生成模块103还配置为：确定与所述近红外数据对应的探头排布方式，所述探头排布方式包括各检测通道的编号；基于所述探头排布方式包括的各检测通道的编号确定所述检测通道的序列；将所述图块基于所述检测通道的序列依序地排布，以生成所述信号检测质量图谱。
96.在一些实施例中，所述确定模块102还配置为：基于所述信号质量检测参数的取值范围确定色条，所述色条上不同信号质量检测参数对应有不同的颜色；根据所述信号质量检测参数在所述色条上确定与其对应的目标颜色；基于所述目标颜色确定与各个所述信号质量检测参数对应的图块的呈现方式。
97.在一些实施例中，用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置还包括分类模块，分类模块配置为：基于各个所述近红外数据对应的探头排布方式对所述近红外数据进行分类；根据同一类别的所述近红外数据生成同一所述信号检测质量图谱。
98.在一些实施例中，各个所述近红外数据对应不同属性的受检者和/或对应不同受检者执行课题情况，用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置还包括分组模块，分组模块配置为：根据所述受检者的属性信息将所述近红外数据划分为多组；基于分组结果，按组别依序地将各组受检者的标识信息在所述信号检测质量图谱上依序地呈现；基于所述信号检测质量图谱确定与所述受检者的属性信息相关的检测结果。
99.在一些实施例中，所述受检者的属性信息至少包括以下一种或多种信息：年龄、性别、患病情况。
100.在一些实施例中，所述受检者执行课题情况至少包括以下一种或多种信息：受检者执行的课题、受检者执行课题的时间。
101.在一些实施例中，所述确定模块102还配置为：基于所述近红外数据确定与所述其对应的各个检测通道在预设时间段内的信号波动值；根据所述信号波动值确定各个检测通道的信号质量检测参数；其中，所述信号波动值越大，则表明对应的信号质量越差。
102.在一些实施例中，多条所述近红外数据的标识信息为纵坐标，所述检测通道的序列为横坐标，生成的所述信号检测质量图谱包含多行多列表征信号质量检测参数的图块。所述确定模块102还配置为：基于所述信号检测质量图谱中的图块的行数据确定与所述行数据对应的近红外数据的第一信号质量输出结果；基于所述信号检测质量图谱中的图块的
列数据确定各个所述检测通道的第二信号质量输出结果；根据所述第一信号质量输出结果和第二信号质量输出结果确定信号质量影响因素，所述信号质量影响因素与所述受检者的采集状态和/或近红外脑功能成像设备的采集状态相关。
103.在一些实施例中，所述确定模块102还配置为：在所述基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数之后，确定与所述近红外数据相关的输出信息，所述输出信息至少包括各个检测通道的信号质量检测参数、受检者执行的课题、数据采集时间和受检者的属性信息；基于所述输出信息确定对应于所述各个检测通道的信号质量的评估结果。
104.本技术实施例还提供了一种近红外脑功能成像信号质量的评估系统，包括上述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置。
105.本技术通过根据近红外数据计算获得能够表征信号质量的信号质量检测参数，根据信号质量检测参数确定与信号质量检测参数对应的图块，并基于图块以及检测通道的序列生成信号检测质量图谱，其中不同的图块可以表征不同的信号质量，而不是仅通过肉眼查看各个检测通道的光强变化曲线图进行信号质量的判断，使得用户能够通过信号检测质量图谱能够直观地通过图块的分布判断受检者的各个检测通道的信号质量水平，提高对信号质量的评估和筛选的准确率及效率，此外，基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，使图块的序列与检测通道的序列一致呈现，从而能够快速定位的信号质量较差的检测通道位置，以便于后续对该检测通道的信号的处理，并且，本技术既可以看到单人的各个检测通道的信号质量，也可以对多人的多条近红外数据或者单人的多次获取的近红外数据的各个检测通道信号质量进行批量处理，使多条近红外数据的各个检测通道的信号质量均以图块方式呈现在信号检测质量图谱上，实现用户可通过信号检测质量图谱直观地对多条近红外数据的信号质量检测做出判断，有效地提高了信号质量评估的效率。
106.本技术实施例还提供了一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的步骤。
107.注意，根据本技术的各个实施例中的各个单元，可以实现为存储在存储器上的计算机可执行指令，由处理器执行时可以实现相应的步骤；也可以实现为具有相应逻辑计算能力的硬件；也可以实现为软件和硬件的组合（固件）。在一些实施例中，处理器可以实现为fpga、asic、dsp芯片、soc（片上系统）、mpu（例如但不限于cortex）、等中的任何一种。处理器可以通信地耦合到存储器并且被配置为执行存储在其中的计算机可执行指令。存储器可以包括只读存储器（rom）、闪存、随机存取存储器（ram）、诸如同步dram（sdram）或rambus dram的动态随机存取存储器（dram）、静态存储器（例如，闪存、静态随机存取存储器）等，其上以任何格式存储计算机可执行指令。计算机可执行指令可以被处理器访问，从rom或者任何其他合适的存储位置读取，并加载到ram中供处理器执行，以实现根据本技术各个实施例的无线通信方法。
108.应当注意的是，在本技术的系统的各个部件中，根据其要实现的功能而对其中的部件进行了逻辑划分，但是，本技术不受限于此，可以根据需要对各个部件进行重新划分或者组合，例如，可以将一些部件组合为单个部件，或者可以将一些部件进一步分解为更多的子部件。
109.本技术的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本技术实施例的系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本技术还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本技术的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。另外，本技术可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
110.此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本技术的具有等同元件、修改、省略、组合（例如，各种实施例交叉的方案）、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释，并不限于在本说明书中或本技术的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。
111.以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例（或其一个或更多方案）可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本技术。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本技术的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而，以下权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中，其中每个权利要求独立地作为单独的实施例，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本技术的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。
112.以上实施例仅为本技术的示例性实施例，不用于限制本技术，本技术的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本技术的实质和保护范围内，对本技术做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本技术的保护范围内。

技术特征：
1.一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，包括：获取受检者的至少一条近红外数据；基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数；根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块；基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过所述信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，所述信号检测质量图谱上关联地呈现区分所述近红外数据的标识信息以及所述图块。2.根据权利要求1所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，所述近红外数据为多条，所述基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，具体包括：确定多条所述近红外数据各自的标识信息，以及对应各个所述近红外数据对应的各个检测通道的编号；以多条所述近红外数据的标识信息以及所述检测通道的编号作为不同的坐标，将对应的各个所述图块呈现在所述信号检测质量图谱的目标位置上，以生成所述信号检测质量图谱；其中，相同编号的所述检测通道的信号质量检测参数对应同一所述检测通道。3.根据权利要求1所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，所述基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，具体包括：确定与所述近红外数据对应的探头排布方式，所述探头排布方式包括各检测通道的编号；基于所述探头排布方式包括的各检测通道的编号确定所述检测通道的序列；将所述图块基于所述检测通道的序列依序地排布，以生成所述信号检测质量图谱。4.根据权利要求1所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，所述评估方法还包括：基于所述信号质量检测参数的取值范围确定色条，所述色条上不同信号质量检测参数对应有不同的颜色；所述根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块，具体包括：根据所述信号质量检测参数在所述色条上确定与其对应的目标颜色；基于所述目标颜色确定与各个所述信号质量检测参数对应的图块的呈现方式。5.根据权利要求1所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，所述评估方法还包括：基于各个所述近红外数据对应的探头排布方式对所述近红外数据进行分类；根据同一类别的所述近红外数据生成同一所述信号检测质量图谱。6.根据权利要求2所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，各个所述近红外数据对应不同属性的受检者和/或对应不同受检者执行课题情况，所述评估方法还包括：根据所述受检者的属性信息将所述近红外数据划分为多组；基于分组结果，按组别依序地将各组受检者的标识信息在所述信号检测质量图谱上依
序地呈现；基于所述信号检测质量图谱确定与所述受检者的属性信息相关的检测结果。7.根据权利要求6所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，所述受检者的属性信息至少包括以下一种或多种信息：年龄、性别、患病情况；以及所述受检者执行课题情况至少包括以下一种或多种信息：受检者执行的课题、受检者执行课题的时间。8.根据权利要求1所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，所述基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数，具体包括：基于所述近红外数据确定与所述其对应的各个检测通道在预设时间段内的信号波动值；根据所述信号波动值确定各个检测通道的信号质量检测参数；其中，所述信号波动值越大，则表明对应的信号质量越差。9.根据权利要求2所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，多条所述近红外数据的标识信息为纵坐标，所述检测通道的序列为横坐标，生成的所述信号检测质量图谱包含多行多列表征信号质量检测参数的图块，所述评估方法还包括：基于所述信号检测质量图谱中的图块的行数据确定与所述行数据对应的近红外数据的第一信号质量输出结果；基于所述信号检测质量图谱中的图块的列数据确定各个所述检测通道的第二信号质量输出结果；根据所述第一信号质量输出结果和第二信号质量输出结果确定信号质量影响因素，所述信号质量影响因素与所述受检者的采集状态和/或近红外脑功能成像设备的采集状态相关。10.根据权利要求1所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法，其特征在于，在所述基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数之后，所述评估方法还包括：确定与所述近红外数据相关的输出信息，所述输出信息至少包括各个检测通道的信号质量检测参数、受检者执行的课题、数据采集时间和受检者的属性信息；基于所述输出信息确定对应于所述各个检测通道的信号质量的评估结果。11.一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置，其特征在于，包括：获取模块，其配置为获取受检者的至少一条近红外数据；确定模块，其配置为基于所述近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数；以及，根据所述信号质量检测参数确定与所述信号质量检测参数对应的图块，所述图块具有与其对应的颜色；生成模块，其配置为基于所述图块以及与所述图块对应的所述检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过所述信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，所述信号检测质量图谱上关联地呈现区分所述近红外数据的标识信息以及所述图块。12.一种近红外脑功能成像信号质量的评估系统，其特征在于，包括如权利要求11所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估装置。
13.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种用于近红外脑功能成像信号质量的评估方法及装置，评估方法包括：获取受检者的至少一条近红外数据；基于近红外数据确定与其对应的各个检测通道的信号质量检测参数；根据信号质量检测参数确定与信号质量检测参数对应的图块；基于图块以及与图块对应的检测通道的序列生成信号检测质量图谱，以通过信号检测质量图谱评估各个检测通道的信号质量；其中，信号检测质量图谱上关联地呈现区分近红外数据的标识信息以及图块。上述评估方法使得用户能够通过信号检测质量图谱直观地通过不同的图块分布判断受检者的各个检测通道的信号质量水平，有效地提高了信号质量评估的效率。的效率。的效率。


技术研发人员：邓皓 汪待发
受保护的技术使用者：慧创科仪（北京）科技有限公司
技术研发日：2023.08.31
技术公布日：2023/10/5