当前位置：首页 > article >正文

近红外数据预处理和简单分析matlab

article 2025/1/16 2:11:36

近红外的数据，预处理过程很多开源的工具包可以使用，像homer3、NIRS_SPM、NIRS_KIT等等，B站资源也很多，都可以学习。本次主要记录下，分析的一个fNIRS数据。首先，使用NIRS_KIT做了下预处理，然后再matlab中进行简单的分析。

数据是采集了一个27通道，25Hz，大约15分钟左右的静息态，导出了一个excel格式。
1. NIRS_KIT预处理
工具包可识别的数据格式类型比较多，具体的大家可以参考手册，也有一个中文手册，描写的很清楚，可以自行查阅；
数据准备：
在这里插入图片描述
2D位置制作
点击2D Topo-marker, 进行通道，发射和接收光极放置，以及进行编号，如果需要可以进行制作，如果不需要也可省略，不勾选；

数据预览
此步骤主要查看数据质量如何，预处理后，结果怎样，可设置参数，查看结果，但是结果不会保存，只为了确定预处理参数
在这里插入图片描述
数据预处理
按照数据预览中的参数设置，点击Run即可将数据保存在选择的文件夹中

结果如下
结果是.mat格式，在matlab中也方便读取

注：其每次处理添加的都是文件夹，如果多个数据的话放在同一文件夹下，也会同时处理，比较方便。

2. matlab简单分析
主要想看看周围的血氧和中间的血氧是否不同；

clc;clear;close all;
load('wangyongliang20250106.mat'); % 加载数据
data = nirsdata.oxyData;  % 读取数据

% 数据校正（数据围绕0进行波动）
Total_mean = mean(data); % 计算所有通道的均值
data = data - Total_mean; % 数据减去均值

%% 数据都从0开始,看自己需要进行选择
% start_one = data(1,:);
% data = data - start_one;

fs = 25;  % 采样率
n = 5;    % 选取几分钟
lengths = fs*60*1; % 时长1分钟
for i = 1:n   % 将数据划分为1分钟的时间段
    data1 = data((i-1)*lengths+1:i*lengths,:);
    data_t(:,:,i) = data1;
end
% 将时间段进行叠加平均
M_data = mean(data_t,3);   % 所有段进行叠加平均为一段
M_data_c = abs(mean(M_data));   % 将一段叠加平均为一个数值，27个通道也即27个数值
% 分组，有4个通道，数据不好，排除
w = [1,2,4,6,7,9,10,18,20,21,22,26,27]; %分组1的对应的通道编号
z = [3,5,8,11,12,13,14,19,23,25];  % 分组2对应的通道编号

data_w = M_data(:,w);  % 取分组1的数据
data_z = M_data(:,z);  % 取分组2的数据

M_data_w = M_data_c(w); % 从所有均值中取分组1的均值
M_data_z = M_data_c(z); % 从所有均值中取分组2的均值

% 分组的均值
data_w_m = mean(data_w,2);  % 分组1叠加平均，13个通道的均值
data_z_m = mean(data_z,2);  % 分组2叠加平均，10个通道的均值
data_w_z =[data_w_m,data_z_m]; % 两组数据组合
data_m = [abs(mean(data_w_m)),abs(mean(data_z_m))]; % 两组的各自均值

接下来，进行画图，画所有通道的均值

% 画所有通道
figure;
bar(M_data_c(1,:));
title('含氧血红蛋白浓度变化',FontSize= 16 );
ylabel('浓度',FontSize= 16);
xlabel('通道',FontSize= 16);

在这里插入图片描述

% 画分组的通道
figure;
subplot (2,1,1);
bar(M_data_w);
title('周围HbO浓度变化');
ylabel('浓度');
set(gca,'XTickLabel',w);
subplot (2,1,2);
bar(M_data_z);
title('中间HbO浓度变化');
ylabel('浓度');
xlabel('通道');
set(gca,'XTickLabel',z);

在这里插入图片描述
画分组后的波形图，以及相应的均值

% 画分组后的波形图，1分钟数据

figure;
t = (0:lengths-1)/fs;
plot(t,data_w_z);
title('HbO浓度变化');
ylabel('浓度');
xlabel('时间/s');
legend('周围','中间')
% 画分组的均值
figure;
bar(data_m);
title('周围-中间HbO浓度变化均值');
ylabel('浓度');
set(gca,'XTickLabel',{'周围','中间'});