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申请/专利权人：季华实验室

摘要：本发明涉及一种MEG源定位方法，包括：结合柔性头盔装置和原子磁力计对被试者进行单任务多区域的数据采集，对多区域多通道数据进行归一化处理；计算实时动态的噪声系数，对多通道数据进行噪声抑制；针对降噪后的数据获取多通道数据的频谱信息，并在频域空间内分割感兴趣的频段，对各个感兴趣的频段获取对应频段的时域数据；利用的被试者的T1磁共振模板、MEG原子磁力计坐标信息计算被试者正向传递函数；估计多频段时域数据的源空间分布，准确定位被试者脑磁源信号分布。本发明还涉及一种MEG源定位系统。本发明能够解决极少数探测器条件下脑磁源精确定位问题，提高MEG系统的空间分辨率，满足MEG系统的实时性定位需求。

主权项：1.一种MEG源定位方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：a.利用柔性头盔和由原子磁力计组成的探测器单元，按任务态对被试者进行单任务多区域的数据采集，并将采集的多通道数据按刺激器的初始位置对齐；b.将采集的上述多通道数据，按采集区域分组进行归一化处理；c.利用参考探测器通道数据，通过数值模拟方法计算实时动态的噪声系数，并对归一化处理后的数据进行降噪处理；d.根据降噪处理后的数据获取多通道数据的频谱信息，并从中提取单频段时域信号；e.利用被试者的T1磁共振图像计算得到其个性化T1-MRI模板，将MEG原子磁力计与T1-MRI模板坐标系配对，并计算得到被试者正向传递函数；f.利用步骤d提取的多个所述单频段时域信号和步骤e计算得到的所述被试者正向传递函数，估算得到多个单频段时域数据的源空间信号分布；g.将步骤f估算得到的上述源空间信号分布分解成信号部分和噪声部分，并计算得到分解矩阵和混合矩阵；h.利用步骤g计算得到的所述分解矩阵和混合矩阵，对步骤g中的信号部分进行分解，得到其空域主成分和时域主成分，并结合步骤f得到的单频段时域数据的源空间信号分布，准确定位被试者的脑磁源信号分布；其中，所述的步骤c具体包括：所述计算实时动态的噪声系数为通过合成梯度法获取，公式如下：s＝σ-ξ·bref其中，s为降噪后结果输出，σ为测量探测器的输出，bref为参考探测器的输出，ξ为实时动态噪声系数；静息态时，测量探测器与参考探测器输出结果应该一致；利用最小二乘法，得到使s最小的情况下的实时动态噪声系数为：ξ＝bTb-1bTσ任务态脑磁信号去噪后的结果则为：out＝σact-ξ·bref·act其中，σact为任务态探测器的输出，bref·act为任务态参考探测器的输出；所述的步骤f具体包括：利用步骤d提取的多个所述单频段时域信号和步骤e计算得到的所述被试者正向传递函数，通过向量化的Beamformer方法估算得到多个单频段时域数据的源空间信号分布；其中，给定任意空间位置r，估算得到的源空间信号分布为：st,r＝WTr·bt其中，st,r为t时刻、空间位置r估算得到的源空间信号分布；bt为t时刻向量化的多通道数据；Wr为向量化空间滤波系数，其向量化的表达式如下：Wr＝LTrC-1Lr-1·LTrC-1上式中，L为步骤e中计算得到的被试者正向传递函数，C为向量化的多通道数据的协方差矩阵，T为矩阵的转置操作符。

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