徑向基函數自適應減法器提取誘發電位的性能評價

崔紅巖，胡 勇，徐圣普，馮 莉，謝小波

0 引言

體感誘發電位（somatosensory evoked potentials，SEP）可以檢測到脊髓功能的改變，是脊髓監護中最常應用的電生理技術。然而，在實時監測及診斷中，術中SEP信號不僅受到患者自身產生的各種噪聲（如心電、腦電、肌電等）的干擾，更多地受到手術室中其他因素的干擾，如各種手術和監護設備以及醫生在操作過程中的干擾，使得SEP的信噪比（signaltonoise ratio，SNR）非常低（一般為-20～-30 dB）[1-3]，分析和解釋十分困難。

目前，臨床監護普遍采用的平均疊加技術耗時長、缺乏動態變異信息[4]，檢測時間的延誤可能錯過術者進行補救的最佳時機，出現不可逆的脊髓功能損害。因此，需要盡量減少信號疊加次數，實現動態提取體感誘發電位。

自適應濾波技術已應用于誘發電位處理領域。早期主要是單一的自適應噪聲減法器（adaptive noise canceller，ANC）和自適應增強器（adaptive signalenhancer，ASE），近年來許多學者對該技術進行了改進[5-10]。然而，SEP是非確定性平穩信號，每次刺激的響應波形是變化的，現有技術無法迎合SEP的非線性特征，影響濾波效果。

本研究針對體感誘發電位的特征，基于前期的研究基礎[9-10]，利用徑向基函數神經網絡的非線性處理優勢，基于現場可編程門陣列（field programmable gate array，FPGA）平臺，設計徑向基函數自適應減法器硬件算法，提高信號信噪比，保證其性能穩定、可靠，在算法上實現SEP的快速提取。

1 自適應濾波器設計

1.1 原理與方法

如圖1所示，基于徑向基函數的自適應減法器（ANC-RBF）由ANC與徑向基函數（radialbasis function，RBF）神經網絡構成。輸入信號經ANC消噪后初步提高SEP信噪比，然后經RBF對信號進行非線性處理。……