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脑磁源定位技术研究

霍小林  
【摘要】: 脑功能的无损检测一直是人类追求的目标。脑磁图由于其良好的时间分辨率和空间分辨率,已逐渐成为脑功能性疾病诊断及高级认知活动检测的重要手段。脑磁源定位是脑磁技术中的关键问题,各国脑磁研究者都在致力于快速、高效的源定位方法研究。 本文在总结国外脑磁源定位研究成果的基础上,详细阐述了生物磁研究中基本的电磁学方程,同时给出了磁源定位中重要方程的推导过程及适用条件。对脑磁源定位中正、逆问题的经典求解方法进行了详细综述,给出了各种方法的使用条件和适用范围,为进一步系统研究脑磁问题打下了基础。 磁源定位属于脑磁逆问题,而脑磁逆问题实质上是不适定的。本文基于脑磁源定位中的最小偶极子数解的原则,提出了一种新的优化目标函数。通过系统的仿真实验给出了目标函数中重要参数的选择范围。该方法与偶极子渐增法相比可以实现多偶极子的一次性定位。避免了渐增法需多次重复优化的不足。利用模拟退火全局优化方法进行了瞬时模型的反演计算,并获得了较好的定位结果。对模拟退火算法进行了改进,给出了“热平衡”和“回火”的相应判定准则。 时空域模型已成为现代脑磁研究的主流。本文通过对时空域脑磁数据的分析,将基于最小二乘优化的目标函数中线性与非线性参数进行分离,只对非线性的位置参数进行优化搜索,大大降低了所需优化参数的维数。经模拟退火算法仿真计算,取得了较好的结果。与多信号分类算法(MUSIC)相比,该方法可以对相关偶极子源进行有效定位。 噪声是影响磁源定位结果的重要原因。本文对时空域脑磁定位中噪声处理问题进行了讨论分析。纯噪协方差矩阵与多信号分类算法结合,可以有效抑制脑磁定位中背景噪声的影响,获得快速有效的定位结果。对听觉诱发脑磁数据分别用退火优化算法和多信号分类算法进行了反演计算,两种方法定位结果基本相符。对传统MUSIC算法和纯噪协方差矩阵结合MUSIC算法定位结果进行了对比,证明纯噪协方差矩阵结合MUSIC算法可以有效抑制背景噪声的影响。根据所给脑磁数据及相应的探头位置,利用数据插值方法绘出了脑磁等场图。从等场图序列的变化中可以直观地获得关于偶极子数目和位置的信息,这样可以大大缩小反演搜索范围,提高反演算法的效率和可靠性。 本文最后对脑磁源定位技术的今后发展进行了展望。


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