[发明专利]脑磁源强度定位方法

摘要

本发明公开了一种脑磁源强度定位方法，包括：通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化代价函数，然后根据广义交叉验证原则选取双正则化参数，通过单正则项在源信号矩阵中的比重对原始代价函数进行求解，得到脑磁源强度和位置确定的解矩阵，从而完成定位过程。本发明提出的脑磁源强度定位方法具有：总体均方误差小，且噪声越大时优势越明显；各时刻均方误差基本稳定在同一个水平，且受噪声影响小，根据本发明的方法能够重建得到时空准确且时域平滑的脑内神经信号，实现了脑磁源的精确定位。

主权项

一种脑磁源强度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)通过核磁共振仪对待测试人头部进行扫描，生成脑MR结构图像；通过脑磁仪在所述待测试人头部设置m个信号采集点，在时段a内连续采集k个时刻的信号，生成脑磁图MEG信号b，其中，MEG信号b以m×k维矩阵[b₁...b_i...b_k]表示，b_i为某一时刻的m×1维列向量，i为正整数，且1≤i≤k，将MR结构图像与MEG信号b的空间位置进行配准，得到真实几何头模型；步骤2)将所述头模型上的大脑皮层设定为球模型，其上均匀分布有n个位置确定的等效磁偶极子，即n个脑磁源信号，进而确定引导场矩阵A；用源信号矩阵x表示在时段a内n个脑内源信号的强度随时间的变化，通过MEG信号b与源信号矩阵x的如下关系式计算出源信号矩阵x，b＝Ax+e         1)其中，x为n×k维矩阵[x₁...x_i...x_k]，x_i为某一时刻的n×1维源信号列向量，e为m×k维噪声信号矩阵，n远大于m；步骤3)构造双参数正则化代价函数，使得求解所述代价函数得出的解矩阵x_opt在整个时段a内是所有解中全局能量最小，且在解矩阵x_opt中相邻两个源信号列向量的强度平滑变化，代价函数为：$x_{opt}=\arg min\left\{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}\right||{\mathrm{Ax}}_i-b_i|{|}_2^2+{{\mathrm{\λ}}_1}^2\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}\left|\right|x_i|{|}_2^2+{{\mathrm{\λ}}_2}^2\underset{i=1}{\overset{k-1}{\Σ}}||x_{i+1}-x_i|{|}_2^2\}---2)$其中，x_opt为n×k维矩阵，等式右边第一项表示MEG信号测量数据和估计数据的拟合项，第三项为时域平滑约束项，采用广义交叉验证方法自动选取正则化参数λ₁和λ₂；步骤4)将求解式1)的脑磁逆问题转化为求解式2)的最小值问题，求解式2)得到解矩阵x_opt，x_opt中每一个元素表示某一时刻对应该位置处的源信号强度，将x_opt中每一列向量中n个元素匹配到大脑皮层n个精确位置上，即完成了任意时刻每个位置上脑磁源信号强度的定位。