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UNIVERSIT DEGLI STUDI DI PADOVA

FACOLT DI INGEGNERIA

CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN BIOINGEGNERIA

UN NUOVO ALGORITMO PER LA RIMOZIONE DEGLI

ARTEFATTI FISIOLOGICI DA SEGNALI DI

SPETTROSCOPIA FUNZIONALE NEL VICINO

INFRAROSSO (fNIRS)

RELATORE: PROF. GIOVANNI SPARACINO

CORRELATORE: ING. FABIO SCARPA

LAUREANDA: SABRINA BRIGADOI

ANNO ACCADEMICO 2009/2010

1

Indice

Sommario ..................................................................................................................................... 3

1 Spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso e sue applicazioni nelle neuroscienze cognitive .............................................................................................................................. 5

1.1 Le neuroscienze cognitive ............................................................................................. 5

1.2 La fNIRS ....................................................................................................................... 8

1.2.1 Storia della fNIRS ................................................................................................. 8

1.2.2 Principi fisici alla base della fNIRS .................................................................... 11

1.2.3 Tipologie di strumentazione fNIRS .................................................................... 17

1.2.4 Applicazioni della fNIRS in letteratura ............................................................... 20

1.3 Vantaggi e svantaggi della fNIRS rispetto ad altre metodologie di neuroimaging ..... 24

1.3.1 EEG e ERP .......................................................................................................... 25

1.3.2 PET e SPECT ...................................................................................................... 28

1.3.3 fMRI .................................................................................................................... 30

1.3.4 Altri vantaggi e svantaggi della fNIRS ............................................................... 33

2 Caratteristiche del segnale fNIRS e problemi aperti ......................................................... 37

2.1 Risposta emodinamica e componenti di disturbo ........................................................ 37

2.2 Londa di Mayer .......................................................................................................... 40

2.3 Principali metodi proposti in letteratura per lattenuazione delle componenti di rumore.......................................................................................................................... 44

2.3.1 Filtraggio in frequenza ........................................................................................ 44

2.3.2 Sottrazione di una forma donda media adattata ................................................. 45

2.3.3 Filtro adattivo per rimuovere la componente cardiaca ........................................ 45

2.3.4 Adaptive GLM (General linear model) ............................................................... 46

2.3.5 Principal component analysis (PCA) .................................................................. 47

2.3.6 Sottrazione diretta di una forma donda non attivata .......................................... 48

2.3.7 Adaptive filtering ................................................................................................ 49

2.3.8 La media coerente ............................................................................................... 51

2.4 Problemi aperti e scopo della tesi ................................................................................ 52

3 Data Base ........................................................................................................................... 55

3.1 Dati reali ...................................................................................................................... 55

3.1.1 Il paradigma sperimentale ................................................................................... 55

3.1.2 La strumentazione utilizzata durante lacquisizione ........................................... 56

2

3.1.3 Posizionamento delle sorgenti e dei rivelatori ..................................................... 57

3.1.4 Ipotesi neurofisiologiche sotto esame .................................................................. 59

3.2 Dati simulati ................................................................................................................. 60

4 Nuovo metodo per la rimozione degli artefatti fisiologici ................................................. 63

4.1 Presentazione del problema e descrizione generale del metodo di soluzione .............. 63

4.2 La pre-elaborazione del segnale (passo 1) ................................................................... 64

4.3 Passo 2: modellistica degli artefatti .............................................................................. 66

4.4 Passo 3: identificazione del modello ............................................................................ 68

4.4.1 Scelta dellordine ................................................................................................. 68

4.4.2 Formulazione del problema di stima parametrica................................................ 68

4.4.3 Risoluzione numerica .......................................................................................... 70

4.5 Passo 4: Calcolo della HRF .......................................................................................... 72

4.5.1 Stima per sottrazione ........................................................................................... 72

4.5.2 Raffinamento della stima mediante filtraggio passa-basso.................................. 72

4.6 Criteri di valutazione del metodo ................................................................................. 73

5 Risultati .............................................................................................................................. 75

5.1 Dati simulati ................................................................................................................. 75

5.2 Dati reali ....................................................................................................................... 79

5.2.1 Contrast-to-Noise Ratio (CNR) ........................................................................... 81

5.2.2 Analisi statistica ed interpretazione psicologica .................................................. 83

6 Conclusioni e Sviluppi Futuri ............................................................................................ 93

6.1 Bilancio del lavoro svolto ............................................................................................ 93

6.2 Sviluppi futuri .............................................................................................................. 96

Ringraziamenti ........................................................................................................................... 99

Bibliografia ............................................................................................................................... 101

3

Sommario

La spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS) una recente tecnica di

neuroimaging che sfrutta la luce nel vicino infrarosso per misurare le variazioni di

concentrazione di emoglobina ossigenata (HbO2) e deossigenata (HHb) associate con

lattivit cerebrale. Il segnale acquisito con la fNIRS contiene, oltre alla risposta

emodinamica (HRF), anche componenti che costituiscono artefatti fisiologici (legati a

battito cardiaco, frequenza respiratoria, oscillazioni alle bassissime frequenze ed onda di

Mayer) ed altre fonti di disturbo assimilabili a rumore di misura casuale. La rimozione

di questi artefatti (e soprattutto dellonda di Mayer) difficile, in quanto la loro

frequenza si sovrappone a quella della HRF, e nella giovane letteratura fNIRS, il

problema ancora aperto. Il presente lavoro svolto frutto di una collaborazione

interdisciplinare tra il Gruppo di Bioingegneria del Dipartimento di Ingegneria

dellInformazione ed il Cognition and Language Laboratory (COLAB) del Dipartimento

di Psicologia dello Sviluppo e della Socializzazione dellUniversit di Padova,

finalizzata a migliorare le metodologie per la comprensione dei meccanismi coinvolti

nel cervello umano, integrando sinergicamente le rispettive competenze. In particolare,

si propone un nuovo algoritmo che, per identificare lartefatto da rimuovere, sfrutta il

segnale acquisito da un canale di riferimento, che, da ipotesi, riflette le componenti di

rumore presenti nel segnale fNIRS, ma non la risposta emodinamica. Lalgoritmo si

basa su un modello del rumore alle basse frequenze (

4

5

1 Spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso e sue applicazioni nelle neuroscienze cognitive

1.1 Le neuroscienze cognitive

Pu essere difficile rintracciare lorigine del termine Neuroscienze Cognitive,

ma la storia racconta che esso fu concepito verso la fine degli anni 70, sul sedile

posteriore di un taxi, a New York. Un