[发明专利]基于编解码结构的经颅磁刺激电场快速成像方法和模型

权利要求书

1.基于编解码结构的经颅磁刺激电场快速成像方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：基于人脑磁共振图像MRI建立被测试者的三维人脑结构图；选择特定形状的线圈，在线采集经颅磁线圈电场产生的数据，通过有限元数值算法计算线圈作用下人脑中的不同区域的电场分布；

S2：根据快速运算卷积神经网络结合脑部的结构先验，构建基于编解码结构的融合多尺度特征的深度神经网络模型；设MS表示最终融合的多尺度特征，Conv表示对多尺度特征进行卷积操作，Concatenate表示把多尺度特征进行串联，f表示对不同尺度的特征进行尺度变换，变换后的特征为MS₁，则深度神经网络模型的计算公式如下：

MS＝Conv(Concatenate(Σ_nMS₁+f(MS₂)+…+f(MS_n)))；

采用步骤S1获取的数据训练基于编解码结构的融合多尺度特征的深度神经网络模型；通过最小化预测的电场和有限元算法得到的电场之间的均方误差损失进行训练；将深度神经网络模型看作非线性回归模型，通过训练深度神经网络模型拟合有限元法计算的电场分布；

S3：将基于编解码结构的融合多尺度特征的深度神经网络模型预测的三维电场数据转化为二维数据，并投影到对应的大脑表层进行显示，实现对经颅磁刺激后电场在大脑不同区域的快速成像；基于电场在大脑中的分布特点和输出的电场评估指标，对基于编解码结构的融合多尺度特征的深度神经网络模型在包括预测时间和性能两方面的表现进行实时地评估。

2.根据权利要求1所述的基于编解码结构的经颅磁刺激电场快速成像方法，其特征在于：所述的步骤S1中，具体步骤为：

S11：采用T1和T2两类加权人脑磁共振图像MRI分割被测试者的人脑组织图像、重建被测试者的包括脑白质、脑灰质、脑脊液的三维人脑结构图，生成有限元网格；

S12：采用弥散磁共振图像通过配准获取弥散张量，计算人脑不同组织的电导率，构建电导率张量；

S13：在三维人脑结构图中选取脑电图上定义的不同的位置，通过选择特定形状和类型的线圈，使用有限元算法计算在线圈作用下人脑不同区域的电场分布的三维数据和对应的MRI磁共振图像数据。

3.根据权利要求1所述的基于编解码结构的经颅磁刺激电场快速成像方法，其特征在于：所述的步骤S2中，编解码结构包括编码端和解码端；编码端用于学习输入数据的特征，编码端包括多组三维卷积算子、池化操作、非线性特征激活操作；解码端用于根据学习到的特征快速预测电场在三维人脑结构中的分布，解码端包括多组三维卷积、三维转置卷积、特征融合模块、非线性特征激活操作；解码端到编码端之间为短跳连接用于传递特征映射。

4.根据权利要求1所述的基于编解码结构的经颅磁刺激电场快速成像方法，其特征在于：所述的步骤S2中，训练基于编解码结构的融合多尺度特征的深度神经网络模型的具体步骤为：

S21：对深度神经网络模型的权值进行初始化；

S22：使用RAdam优化器训练深度神经网络模型，设超参数分别为β₁＝0.9，β₂＝0.999，初始学习率为0.002；采用步进学习速率策略，初始值学习率每隔5个训练周期衰减为0.5；总参数迭代更新使用反向传播的小批量值为4；参数迭代更新25个训练周期，每个训练周期有2×10⁵次迭代；深度神经网络模型共有31个卷积层。