脑磁检测装置、数据处理方法、装置及系统与流程

1.本技术涉及脑磁图技术领域，具体涉及一种脑磁检测装置、数据处理方法、装置及系统脑磁检测装置、数据处理方法、装置及系统。


背景技术：

2.脑磁图（magnetoencephalogram，meg）是一种新兴的完全无侵袭，无损伤的脑功能检测技术，可直接测量大脑活动。临床可以使用脑磁图获得高空间分辨率、高时间分辨率的脑部动态数据采集和功能图像重建。因此脑磁图被越来越多地用于检测及评估大脑功能活动及变化。
3.相关技术中，脑磁图数据只能应用于本地的单一诊断场景。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种脑磁检测装置、数据处理方法、装置及系统，能够实现脑磁图数据的云端集成，从而丰富脑磁图数据的应用场景。
5.第一方面，本技术实施例提供一种脑磁检测装置，包括：头盔本体，可固定于被检测者的头部，包括多个检测通道，每一所述检测通道对应于一支架结构，所述支架结构用于容置光敏传感器；光敏传感器，放置于所述支架结构内，并可通过所述检测通道检测所述被检测者的脑磁信号；数据采集与处理模块，与所述光敏传感器电连接，用于采集所述光敏传感器输出的脑磁信号，根据所述脑磁信号生成脑磁图数据，并将所述脑磁图数据上传至脑磁图数据处理装置。
6.在一些实施例中，多个所述光敏传感器呈阵列分布。
7.在一些实施例中，所述检测通道的中心法线垂直用于所述头盔本体的内表面，并指向所述头盔本体的中心。
8.在一些实施例中，所述支架结构内设置有弹性件，所述弹性件与所述头盔本体和所述支架结构连接，使得所述光敏传感器可沿所述检测通道的轴向运动。
9.在一些实施例中，所述脑磁检测装置还包括参考传感器阵列，所述参考传感器阵列与所述数据采集与处理模块连接；所述数据采集与处理模块还用于：获取所述参考传感器阵列采集的参考信号，并根据所述参考信号对所述脑磁信号进行降噪处理。
10.在一些实施例中，所述数据采集与处理模块还用于：使用公共驱动信号对多个所述光敏传感器进行调制。
11.在一些实施例中，所述光敏传感器为光泵磁力计。
12.第二方面，本技术实施例还提供一种脑磁图数据处理装置，所述装置包括接口集群以及处理器，所述接口集群包括硬件控制接口；
所述硬件控制接口用于：接收如本技术实施例提供的任一项所述的脑磁检测装置上传的脑磁图数据，并将所述脑磁图数据存储至脑部数据库；所述处理器，用于从所述脑部数据库中确定出诊断场景匹配的目标脑磁图数据，并对所述目标脑磁图数据进行处理，得到所述诊断场景对应的诊断数据。
13.在一些实施例中，所述接口集群还包括算法库接口；所述处理器还用于：基于所述算法库接口从预设算法库中确定出与所述诊断场景匹配的目标算法；按照所述目标算法对所述目标脑磁图数据进行处理，得到所述诊断场景对应的诊断数据。
14.第三方面，本技术实施例还提供一种脑磁图数据处理系统，该系统包括本技术任一实施例提供的脑磁检测装置，以及任一实施例提供的脑磁图数据处理装置。
15.第四方面，本技术实施例还提供一种脑磁图数据处理方法，所述方法包括：接收任一实施例提供的脑磁检测装置上传的脑磁图数据，并将所述脑磁图数据存储至脑部数据库；从所述脑部数据库中确定出诊断场景匹配的目标脑磁图数据；对所述目标脑磁图数据进行处理，得到所述诊断场景对应的诊断数据。
16.本技术实施例提供的技术方案，脑磁图数据处理装置可以接收任意脑磁检测装置上传的脑磁图数据，并将该脑磁图数据存储至脑部数据库。在诊断场景中，从脑部数据库中确定出该诊断场景匹配的目标脑磁图数据，并从微服务集群中确定出与诊断场景匹配的目标服务，基于该目标服务对目标脑磁图数据进行处理，得到诊断场景对应的诊断数据。通过本技术实施例的方案，实现了脑磁图数据的云端集成，从而丰富脑磁图数据的应用场景。
附图说明
17.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本技术实施例提供的脑磁检测装置的一种结构示意图。
19.图2为本技术实施例提供的脑磁图数据处理装置的一种架构示意图。
20.图3为本技术实施例提供的脑磁图数据处理装置进行磁源重建的处理过程示意图。
21.图4为本技术实施例提供的脑磁图数据处理系统的一种示意图。
22.图5为本技术实施例提供的脑磁图数据处理方法的一种流程示意图。
具体实施方式
23.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术的保护范围。
24.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同
的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
25.本技术实施例提供一种脑磁检测装置。请参阅图1，图1为本技术实施例提供的脑磁检测装置的一种结构示意图。该脑磁检测装置包括：头盔本体，可固定于被检测者的头部，包括多个检测通道，每一检测通道对应于一支架结构，支架结构用于容置光敏传感器；光敏传感器，放置于支架结构内，并可通过检测通道检测被检测者的脑磁信号；数据采集与处理模块，与光敏传感器电连接，用于采集光敏传感器输出的脑磁信号，根据脑磁信号生成脑磁图数据，并将脑磁图数据上传至脑磁图数据处理装置。
26.本技术实施例提供一种头盔式的脑磁检测装置，该脑磁检测装置包括头盔本体，该头盔本体能够固定于被检测者的头部。根据光敏传感器的尺寸以及人脑的分布特点，在头盔本体上设置多个检测通道，其中，一个检测通道内可以放置一个光敏传感器。此外，每一检测通道内设置有支架结构，该支架结构用于容置光敏传感器。例如，在一实施例中，可以设置60个检测通道，其中，每个光敏传感器可以测量局部磁场的两个正交分量，从而形成一个120通道的系统。
27.其中，容置于支架结构内的光敏传感器可以与被检测者的头部接触，以检测得到该被检测者的脑磁信号。光敏传感器将检测到的脑磁信号传输至数据采集与处理模块。数据采集与处理模块根据多个光敏传感器采集的脑磁信号生成被检测者对应的脑磁图数据，并将这些脑磁图数据上传至脑磁图数据处理装置。其中，该脑磁图数据处理装置为云端服务器，可以提供多个接口，以供脑磁检测装置上传采集到的脑磁图数据。在后文的脑磁图数据处理装置的实施例中，将会对该装置的实施方式进行详细说明。
28.通过改善传统的脑磁图技术，将外观由大型医用设备进化为便携式头盔：通过完成核心传感器替代，用超高灵敏度的光敏传感器替代传统技术中的超导量子干涉仪传感器，在不降低测量精度的前提下，将笨重的大型机器改进为便携式头盔系统。不仅提高了脑磁检测装置的便携性，同时提高了检测的准确性。
29.在一些实施例中，多个光敏传感器呈阵列分布。其中，可以根据人脑的分布特点，按前少后多的方式设计头盔本体上光敏传感器的放置通道（即检测通道），例如，头盔前半部分上的检测通道在头盔外表面以第一间距分布，后半部分以第二间距分布。其中，第一间距大于第二间距。
30.通过头盔本体上的检测通道与支架结构之间的相互配合，可以在该脑磁检测装置上放置多个光敏传感器。其中，支架结构与头盔本体配合，可以限制容置与支架结构内的光敏传感器与头盔之间的相对位置。
31.在一些实施例中，检测通道的中心法线垂直用于头盔本体的内表面，并指向头盔本体的中心。
32.在一些实施例中，支架结构内设置有弹性件，弹性件与头盔本体和支架结构连接，使得光敏传感器可沿检测通道的轴向运动。
33.该实施例中，支架结构内设置有弹性件，光敏传感器放置在支架机构内可以与弹性件接触，通过该弹性件可以使得光敏传感器可沿检测通道的轴向运动，通过人的头部“顶开”传感器，实现传感器与不同头型人群头皮的贴紧，以适应不同尺寸的头型。
34.其中，在一些实施例中，该弹性件为绝磁弹簧，头盔本体和支架结构均由绝磁材料
制成。例如，头盔本体和支架结构可以由绝磁材料进行3d打印得到。
35.在一些实施例中，脑磁检测装置还包括参考传感器阵列，参考传感器阵列与数据采集与处理模块连接；数据采集与处理模块还用于：获取参考传感器阵列采集的参考信号，并根据参考信号对脑磁信号进行降噪处理。
36.该实施例中，为了减少头盔本体上的光敏传感器阵列自身产生的噪声，还设置一个参考传感器阵列，该参考传感器阵列包括两个光敏传感器阵列，分别放置于被测试者的头部两侧，在两个位置测量背景中的磁场。该参考传感器阵列可以与头盔本体连接设置，也可以独立设置。该参考传感器阵列与数据采集与处理模块连接，并将采集到的参考信号传输至数据采集与处理模块，数据采集与处理模块计算并反馈产生相应的线圈补偿电流，以消除头盔本体上的光敏传感器阵列检测到脑磁信号中的噪声（背景中的磁场）。
37.在一些实施例中，数据采集与处理模块还用于：使用公共驱动信号对多个光敏传感器进行调制。
38.该实施例中，在多个光敏传感器彼此靠近放置的多通道系统中，使用一个 公共驱动信号来调制所有的光敏传感器，从而避免来自相邻的光敏传感器的干扰。其中，该公共驱动信号可以由数据采集与处理模块生成并分配到各个光敏传感器。
39.在一些实施例中，光敏传感器为光泵磁力计。
40.该实施例中的光敏传感器采用光泵磁力计，每个光泵磁力计都包含一个3
ꢀ㎜×3㎜×3㎜
的玻璃池，使圆偏振激光束通过其中包含的加热碱金属蒸气，基于透光率下降而导致的零场共振实现敏感的磁场测量。
41.上文的实施例中对本技术的脑磁检测装置进行了说明。接下来对该脑磁检测装置的应用场景进行说明。
42.在一些实施例中，本技术实施例还提供一种脑磁检测系统，该脑磁检测系统包括该脑磁检测装置以及可调节座椅。该可调节座椅可以满足不同身高、不同姿势测试者的测量要求。该可调节座椅包括一种连接结构，该连接结构可以放置本技术实施例的脑磁检测装置，以将脑磁检测装置的重量分担到座椅上。此外，该座椅采用机械结构实现各项功能，可在一定程度上减少电磁干扰。此外，上文的参考传感器阵列也可以通过连接结构放置在该可调节座椅上。
43.由于脑电属于弱电，其产生的磁场非常微小，因此在检测脑磁的时候需避免外部对其产生的干扰。在该脑磁检测装置使用时，还可以提供磁屏蔽室，在该磁屏蔽室的至少一侧墙壁上设置有磁屏蔽模块，以减少外界的磁干扰，从而最大程度的保证光敏传感器检测到的磁信号均为有效信号。其中，磁屏蔽室的墙壁可由绝磁材料制成。磁屏蔽模块包括磁屏蔽线圈，例如，磁屏蔽模块包括五层磁屏蔽线圈，其中三层磁屏蔽线圈用于产生空间均匀的场，剩余两层磁屏蔽线圈用于消除场变化，实现主动消磁功能。
44.在一些实施例中，该脑磁检测系统还包括信息处理间，该信息处理间主要用于放置信息显示设备，脑磁检测装置生成的脑磁图数据可以显示在该信息显示设备上，检测人员可以从该信息显示设备中读取该脑磁图数据或者该脑磁图数据经过处理后的数据，并对这些数据进行处理。
45.信息显示设备还可以用于对测试者显示相应的图像，测试者根据图像活动其手指。当不同的手指进行活动时，大脑不同区域会产生电信号，能够更好的检测以及能够更好
的分辨在大脑中对手指的控制区域。
46.在一些实施例中，脑磁检测装置的数据采集与处理模块还可以根据光敏传感器检测到的脑磁信号，通过内置算法进行三维空间构建，将被检测者的脑部构造进行可视化处理并显示在信息设备上，或者上传至脑磁图数据处理装置。
47.本技术实施例还以供一种脑磁图数据处理装置，该装置包括接口集群以及处理器，接口集群包括硬件控制接口。如图2所示，图2为本技术实施例提供的脑磁图数据处理装置的一种架构示意图。
48.硬件控制接口用于：接收如本技术实施例提供的任一项的脑磁检测装置上传的脑磁图数据，并将脑磁图数据存储至脑部数据库；处理器，用于从脑部数据库中确定出诊断场景匹配的目标脑磁图数据，并对目标脑磁图数据进行处理，得到诊断场景对应的诊断数据。
49.其中，本技术实施例提供的脑磁图数据处理装置可以是服务器，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。此外，该脑磁图数据处理装置可以与脑磁检测装置进行远程通信，接收脑磁检测上传的脑磁图数据并将其存储在脑部数据库中。
50.该脑磁图数据处理装置包括接口集群，该接口集群中包括脑磁检测装置的硬件控制系统数字化接口，多个接口按照工业化标准形成接口集群，以微服务形式部署至云端架构，形成可拓展、轻量级、可伸缩的专业化云端软件服务。
51.此外，在云端服务器的存储其中部署有脑部数据库，该脑部数据库可以为多模态数据库，除了可以存储本技术实施例提供的脑磁检测装置上传的脑磁图数据（即多通道脑磁图时序数据）之外，还可以存储其他的脑部数据，例如，结构性脑部造影数据，如脑部核磁共振数据、传统脑磁检测装置检测到的传统脑磁图时序数据等。该脑部数据库还可以进一步存储脑磁图数据的颅内信号源时间及空间范围内三维重建后的数据。
52.对于上述不同来源的脑部数据，可以根据功能、结构、来源等不同维度分类沉淀，形成可供参考、学习、训练、标注、标准化的多模态数据库以供后续的诊断或者研究使用。
53.在一些实施例中，接口集群还包括算法库接口；处理器还用于：基于算法库接口从预设算法库中确定出与诊断场景匹配的目标算法；按照目标算法对目标脑磁图数据进行处理，得到诊断场景对应的诊断数据。
54.该脑磁图数据处理装置还提供了多个算法库接口，并且多个算法库接口按照工业化标准形成接口集群，可以与前文的硬件控制系统数字化接口集成在一个接口集群中，并且将接口集群以微服务形式部署至云端架构，不同的算法微服务可以按照对应的算法对目标脑磁图数据进行处理。其中，算法库可以包括脑部功能性成像信号重建算法、智能化诊断算法、脑部结构性成像信号重建算法、多模态成像融合算法以及其他人工智能算法等，检测人员还可以根据诊断或科研等需要在算法库中增加新的算法，或者删除一些不需要的算法。
55.除了上述算法之外，还可以将模式识别、计算机视觉、信号处理理论方法，例如贝叶斯理论、滤波及平滑机制等引入功能性脑部成像领域解决脑磁图时空重建的不适定逆问题，形成磁源重建的多元化算法库，根据不同算法优势形成针对不同特征数据的可选重建
方案，并形成专业化多元重建算法库接口，实现专业化脑磁信号重建软件算法库供调用。以磁源重建算法为例，在一实施例中，处理器还用于：根据多通道脑磁图时序数据，以及二维和三维的结构性脑部数据（例如核磁共振数据），进行磁源重建，得到可视化的多模态脑部3d或4d重建图。如图3所示，图3为本技术实施例提供的脑磁图数据处理装置进行磁源重建的处理过程示意图，在磁源重建的场景下，脑磁图数据处理装置对多通道脑磁图时序数据进行降噪处理，并将降噪处理后的多通道脑磁图时序数据与二维和三维的结构性脑部数据结合，按照算法库中对应的磁源重建算法对这些数据进行处理，得到多模态脑部3d或4d重建图。该实施例仅为举例说明，在实际的诊断场景中，可以根据该诊断场景的诊断需求从算法库中选择目标算法，并根据该目标算法对提取的目标脑磁图数据进行处理，得到诊断场景对应的诊断数据。
56.通过本技术实施例的方案，不仅能够对临床诊断提供丰富的数据源，还可以根据需求选择对应的算法进行对目标脑磁图数据进行处理，相对于单一场景的数据处理，丰富了脑磁图数据的应用场景，满足多样的临床诊断需求或者科研需求。
57.在一些实施例中，处理器还用于：接收任一实施例提供的脑磁检测装置上传的脑磁图数据，对脑磁图数据进行降噪处理，将经过降噪处理后的脑磁图数据存储至脑部数据库。
58.除了在脑磁检测装置中通过硬件设备设计过程中形成物理噪声规避机制之外，该实施例从算法设计上通过数字信号处理方法形成多种类型降噪方案以减少物理噪声并避开环境噪声或降低系统噪声。例如，基于多通道时序信号的幅度或频谱修剪信号，基于盲源分离的噪声识别，数字信号的时域过滤、基于信号分离的噪声滤除方法等，通过这些方式提高预处理过程中数据质量及信噪比。
59.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
60.由上可知，本实施例提供的脑磁图数据处理装置，可以接收任意脑磁检测装置上传的脑磁图数据，并将该脑磁图数据存储至脑部数据库。在诊断场景中，从脑部数据库中确定出该诊断场景匹配的目标脑磁图数据，并从微服务集群中确定出与诊断场景匹配的目标服务，基于该目标服务对目标脑磁图数据进行处理，得到诊断场景对应的诊断数据。通过本技术实施例的方案，实现了脑磁图数据的云端集成，从而丰富了脑磁图数据的应用场景。
61.此外，本技术实施例还提供一种脑磁图数据处理系统，如图4所示，图4为本技术实施例提供的脑磁图数据处理系统的一种示意图。该系统包括本技术任一实施例提供的脑磁检测装置，以及任一实施例提供的脑磁图数据处理装置。
62.其中，该系统的具体实施方式请参照上文的脑磁检测装置的具体实施例以及脑磁图数据处理装置的具体实施例，在此不再赘述。
63.本技术实施例还提供一种脑磁图数据处理方法，如图5所示，图5为本技术实施例提供的脑磁图数据处理方法的一种流程示意图。所述方法包括：101，接收脑磁检测装置上传的脑磁图数据，并将所述脑磁图数据存储至脑部数据库；102，从所述脑部数据库中确定出诊断场景匹配的目标脑磁图数据；103，对所述目标脑磁图数据进行处理，得到所述诊断场景对应的诊断数据。
64.其中，该方法的具体实施方式请参照上文的脑磁图数据处理装置的具体实施例，在此不再赘述。
65.以上对本技术实施例所提供的一种脑磁检测装置、数据处理方法、装置及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。