[发明专利]基于功能磁共振成像的时变约束脑电图或脑磁图溯源方法有效

专利信息
申请号: 201710576924.X 申请日: 2017-07-14
公开(公告)号: CN107550493B 公开(公告)日: 2020-09-08
发明(设计)人: 高家红;徐静 申请(专利权)人: 北京大学
主分类号: A61B5/055 分类号: A61B5/055;A61B5/0488
代理公司: 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 代理人: 刘召民
地址: 100871 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 功能 磁共振 成像 约束 脑电图 脑磁图 溯源 方法
【权利要求书】:

1.一种基于功能磁共振成像的时变约束脑电图或脑磁图溯源方法,步骤包括:

记录脑电图或脑磁图信号并进行溯源,得到初始的脑电图或脑磁图源强度值,根据所述初始的脑电图或脑磁图源强度值得到脑电图或脑磁图源强度矩阵;

记录功能磁共振成像数据并根据该功能磁共振成像数据得到功能磁共振成像激活图,根据所述功能磁共振成像激活图得到功能磁共振成像权重矩阵;

根据所述功能磁共振成像权重矩阵和所述脑电图或脑磁图源强度矩阵获得源的协方差矩阵,将该源的协方差矩阵设置为随时间变化;

根据所述初始的脑电图或脑磁图源强度值计算交互通讯效应和归一化部分曲线下面积,并根据该交互通讯效应和归一化部分曲线下面积修正所述源的协方差矩阵;

根据所述修正的源的协方差矩阵进行溯源,得到最终的脑电图或脑磁图源强度值,完成溯源。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述脑电图或脑磁图信号和所述修正的源的协方差矩阵进行溯源所采用的线性方程为:

其中,是脑电图或脑磁图源强度;R是修正的源的协方差矩阵;L是引导场矩阵;C是噪声协方差矩阵,根据刺激前基线数据来确定;x是记录的脑电图或脑磁图信号。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述脑电图或脑磁图信号进行溯源时,使用最小二次模算法或深度加权最小二次模算法得到所述初始的脑电图或脑磁图源强度值。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述初始的脑电图或脑磁图源强度值得到所述脑电图或脑磁图源强度矩阵所采用的公式为:

其中,是初始的脑电图或脑磁图源强度值;Re是脑电图或脑磁图源强度矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述功能磁共振成像权重矩阵和所述脑电图或脑磁图源强度矩阵获得所述源的协方差矩阵所采用的公式为:

R(t)=RfRe(t)

其中,R是源的协方差矩阵;Rf是功能磁共振成像权重矩阵;Re是脑电图或者脑磁图源强度矩阵。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

所述交互通讯效应的计算公式为:

其中,ξ是交互通讯效应;G是线性逆算子;L是引导场矩阵;

所述归一化部分曲线下面积的计算公式为:

其中,ρ是归一化部分曲线下面积;是第i个位置得到的初始的脑电图或脑磁图源强度值;q是通过所述初始的脑电图或脑磁图源强度值的T检验来确定的向量。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述向量q通过对任务状态和基线状态下的初始的脑电图或脑磁图源强度值做T检验,选用统计检验参数p值和多重比较校正方法;所述统计检验参数p0.05,所述多重比较校正方法采用邦费罗尼校正。

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述计算交互通讯效应和所述归一化部分曲线下面积修正所述源的协方差矩阵的方法是,根据所述计算交互通讯效应和所述归一化部分曲线下面积修正所述功能磁共振成像权重矩阵,进而修正所述源的协方差矩阵,采用的公式为:

R(t)=Rξ,ρRe(t)

其中,R是源的协方差矩阵;Rξ,ρ是修正的功能磁共振成像权重矩阵,由交互通讯效应ξ和归一化部分曲线下面积ρ两个参数来确定。

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