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基于波束形成的MEG源定位性能研究

发布时间:2017-03-30 17:02

  本文关键词:基于波束形成的MEG源定位性能研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:波束形成(Beamforming)是一种对脑磁信号(MEG)进行偶极子溯源的方法,目前应用较广,但其定位结果受各种复杂因素影响,提高定位准确度是目前研究的关键点。本文通过MATLAB仿真研究了DICS和LCMV两种Beamforming溯源方法的性能影响因素,得出了定量的结论,对准确进行真实MEG信号溯源有一定的指导意义。论文首先从生物电磁研究出发,阐述了MEG溯源的两个重要内容:正问题和逆问题的求解模型和方法,重点分析了正问题中的头模型构造与逆问题中的Beamforming方法,并对常用的脑磁源定位方法进行了比较。通过对各种噪声背景下的模拟MEG数据进行源定位,并调整正则化参数,研究正则化参数对DICS源定位的影响。结果表明DICS方法通过正则化参数可对各种噪声产生不同程度的抑制作用。将正则化参数值设定在[0.001%1%]区间时,可对各类噪声产生有效的抑制作用的同时,稳定定位效果。然后研究不同噪声环境下,不同头模型对LCMV方法定位与重建的影响。基于多种头模型,进行正向计算得到MEG记录,然后对叠加各种伪迹噪声的MEG记录进行LCMV溯源仿真。结果表明,当信噪比达到一定阈值时,不同头模型对LCMV定位的影响可以忽略。不同伪迹噪声对LCMV定位产生的影响各不相同,其中基线漂移的影响最小,高斯白噪声的影响最大,而总体来说LCMV定位方法在信噪比高于-10dB的噪声背景下的定位效果较好。论文最后将DICS和LCMV方法应用于真实MEG信号的源定位,结果证明这两种波束形成算法在相关参数设定下能可靠地求解真实MEG数据的逆问题。
【关键词】:脑磁 波束形成 偶极子 源定位 正则化参数
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN911.7;R338
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 引言8
  • 1.2 脑信号源定位的研究意义及研究现状8-10
  • 1.2.1 研究意义8-9
  • 1.2.2 国内外研究现状9-10
  • 1.3 脑电磁研究方法10-12
  • 1.4 本文选题内容和结构安排12-14
  • 1.4.1 本文选题内容12
  • 1.4.2 本文结构安排12-14
  • 第二章 MEG源定位理论14-35
  • 2.1 脑电磁产生机理14-16
  • 2.2 基本电磁学理论16-18
  • 2.2.1 无界均匀介质16-17
  • 2.2.2 有界不均匀介质17-18
  • 2.3 正问题18-24
  • 2.3.1 源模型19-20
  • 2.3.2 单层球模型20-21
  • 2.3.3 单壳模型21-23
  • 2.3.4 局部球模型23-24
  • 2.4 逆问题24-34
  • 2.4.1 基于图像成像方法25-27
  • 2.4.2 偶极子源定位方法27-34
  • 2.5 本章小结34-35
  • 第三章 基于DICS的MEG定位性能研究35-54
  • 3.1 DICS方法36-39
  • 3.1.1 交叉谱密度37-38
  • 3.1.2 正则化参数38-39
  • 3.2 DICS仿真研究39-43
  • 3.2.1 模拟设置39-41
  • 3.2.2 噪声41-42
  • 3.2.3 定位评估指标42-43
  • 3.3 DICS方法抑制伪迹43-53
  • 3.3.1 正则化参数抑制伪迹43-51
  • 3.3.2 讨论51-53
  • 3.4 本章小结53-54
  • 第四章 基于LCMV的MEG源定位性能研究54-65
  • 4.1 引言54
  • 4.2 LCMV方法54-55
  • 4.3 LCMV仿真研究55-57
  • 4.3.1 MEG模拟数据与评估指标55-56
  • 4.3.2 噪声56-57
  • 4.4 源定位性能研究57-64
  • 4.4.1 不同头模型对LCMV定位的影响58-59
  • 4.4.2 不同噪声对LCMV定位的影响59-60
  • 4.4.3 不同头模型和不同噪声对LCMV定位的影响60-63
  • 4.4.4 不同源位置、源波形63-64
  • 4.5 本章小结64-65
  • 第五章 基于波束形成的真实MEG源定位65-72
  • 5.1 事件相关场ERFs65
  • 5.2 ERFs信号分析65-68
  • 5.2.1 实验数据65-66
  • 5.2.2 预处理66
  • 5.2.3 ERF提取66-67
  • 5.2.4 时频分析67-68
  • 5.3 源分析68-71
  • 5.3.1 模型配置及参数设置69
  • 5.3.2 源定位分析69-70
  • 5.3.3 源定位结果分析70-71
  • 5.4 本章小结71-72
  • 第六章 总结与展望72-74
  • 6.1 工作总结72
  • 6.2 研究展望72-74
  • 参考文献74-78
  • 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文78-79
  • 致谢79

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