[发明专利]一种脑磁图源定位方法、存储介质和设备

权利要求书

1.一种脑磁图源定位方法，其特征在于包括以下步骤：

通过脑磁图传感器获取用户的第一脑磁图信号；

通过均方根方法检测所述第一脑磁图信号中的ripple时间窗作为源定位的时间窗口，获得所述ripple时间窗内的第一脑磁图信号作为第二脑磁图信号，其中，频率为80-250Hz的且振幅高于背景信号的至少四个连续振荡信号被定义为ripple；

对所述第二脑磁图信号的原始张量进行Tucker分解来计算所述原始张量的估计值，其中，利用高阶正交迭代约束Tucker分解计算的所述估计值，使该估计值保持唯一，所述估计值中去除了原始张量中的噪声因子张量；

通过对所述估计值计算协方差矩阵，且通过波束成形中的LCMV逆问题求解方法计算所述第二脑磁图信号对应的源位置；

其中，所述高阶正交迭代的计算过程如下：

1)利用高阶奇异值分解算法计算原始张量X的因子矩阵U⁽ⁿ⁾以及核心张量G；令k＝0；

2)令k＝k+1，并对n＝1,2,…N，执行下列运算：

B^(k)←X×₁U^(1)T…×_n-1U^(n-1)T×_NU^NT；

并执行核心张量B^(k)的n模展开的奇异值分解，确定其主要奇异值个数Rn，其中，B^(k)为第k次迭代得到的核心张量，然后执行运算：

U^(N)←U(:,1:R_n)；

3)计算第k次迭代得到的核心张量B^(k)，计G^(k)＝B^(k)，并通过下面公式判断是否收敛：

||G^(k)-G^(k-1)||_FE；其中，E为极小值；

若满足收敛条件，则执行下一步，否则返回第2)步继续迭代，直到收敛为止；

4)输出因子矩阵U^(N)和核心张量G^(k)；根据因子矩阵U^(N)和核心张量G^(k)重构出原始张量的所述估计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于通过源显示单元显示所述源位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于将所述源位置作为脑部的癫痫发作区。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于通过预处理单元对所述第一脑磁图信号进行滤波、去线性趋势以及独立成分分析获得预处理后的第一脑磁图信号，该预处理后的第一脑磁图信号用于后续的ripple时间窗检测。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于所述ripple时间窗为多个，针对每个ripple时间窗对应的第二脑磁图信号，计算出对应的多个源位置，并根据所述多个源位置集中对应的区域作为定位结果。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行，以使得具有所述处理器的计算机设备执行权利要求1-5任一项所述的方法。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

所述处理器与存储器相连，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述计算机程序，以使得所述计算机设备执行权利要求1-5任一项所述的方法。