動態(tài)腦磁源定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及生物信息技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種動態(tài)腦磁源定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 腦功能正常運轉(zhuǎn)不是由單個神經(jīng)元或單一腦區(qū)獨立完成，而是依靠神經(jīng)元交互作 用形成的神經(jīng)功能連接網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)成像技術(shù)廣泛用于醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。在現(xiàn)有的神經(jīng)成像技 術(shù)中，核磁共振MR和計算機斷層掃描CT等因時間分辨率低，無法捕捉實時的神經(jīng)異常連 接，而W腦磁圖（magnetoenc巧halography，MEG)為代表的腦功能成像技術(shù)，因時間分辨率 高，成為輔助醫(yī)學(xué)和認知神經(jīng)學(xué)研究的重要工具。動態(tài)腦磁源定位是腦磁功能成像技術(shù)的 關(guān)鍵技術(shù)問題。
[0003] 動態(tài)腦磁源定位研究的是，當(dāng)采集待測人頭部的，例如靜息狀態(tài)下，由腦內(nèi)發(fā)出的 并被腦外傳感器檢測到的MEG信號，反推腦內(nèi)神經(jīng)源信號的位置和強度，進一步地探索腦 神經(jīng)連接是否異常。根據(jù)測量的腦外MEG信號反演腦內(nèi)神經(jīng)信號的活動位置和強度被稱為 MEG逆問題。
[0004] 根據(jù)頭腦表觀的磁場強度反演定位磁源的空間活動位置時腦磁研究中的一個重 要問題，其本質(zhì)上是一個非線性優(yōu)化逆問題，為了簡化計算的復(fù)雜性，在腦磁源的反演定位 中，常用一線性方法去逼近非線性問題?，F(xiàn)有技術(shù)中具體是采用腦磁源成像技術(shù)去進行腦 磁源定位的，傳統(tǒng)最小范數(shù)估計法（MNE，minimumnormestimate),是最具代表性的源成像 方法，主要原理是，基于大腦在特定時刻只有局部神經(jīng)元活動的前提，對欠定線性方程增加 12范數(shù)約束，求解一副能量最小的電流密度分布圖像，常用的方式為：
[0005] 假設(shè)腦外有m個通道的MEG信號，腦內(nèi)有n個均勻分布的源信號，那么在i時刻， 腦內(nèi)源信號與MEG信號的關(guān)系可W用W下離散化的線性模型表示：
[0006]bi=Axi+e；
[0007] 其中，bi為第i時刻大小為mX1的MEG測量信號；X1為第i時刻腦內(nèi)源信號，大小 為nXl是第i時刻和H同維度的噪聲信號；A為引導(dǎo)場矩陣，代表腦內(nèi)源信號與MEG測 量信號的映射關(guān)系，大小為mXn。當(dāng)矩陣A已知時，即可由bi求出腦磁逆問題的解Xi。但 矩陣A是病態(tài)的，其條件數(shù)，即最大特征值與最小特征值之比很大，因此直接求逆不合適， 通常轉(zhuǎn)化為求解最小二次泛函的問題。不難得知，上式最小二乘解對噪聲非常敏感，MEG 測量信號中很小的噪聲將對解產(chǎn)生很大的擾動，造成無用解。引入Ti化onov正則化技術(shù)來 減小噪聲對對解的影響。在i時刻，腦磁逆問題求解轉(zhuǎn)化為求解下式的最小值問題：
[0008]
[0009] 等式右邊第一項表示測量數(shù)據(jù)和估計數(shù)據(jù)的擬合，第二項為正則項，表示解的先 驗信息，其中R為約束解空間的正則算子，當(dāng)m個信號通道噪聲均勻一致時，R取單位矩陣 I，入為正則化參數(shù)，調(diào)節(jié)擬合項和正則項在兩項之間達到平衡。上式對應(yīng)的解的形式為：
[0010]
[0011] 由此可見，代價函數(shù)估算出來的源信號各個時刻之間是相互獨立的。傳統(tǒng)M肥方 法僅適用于靜態(tài)逆問題，因此不適用于研究腦磁動態(tài)逆問題。
[0012] 為此，目前現(xiàn)有的一種研究腦磁動態(tài)逆問題方法是引入時域平滑約束項構(gòu)造雙正 則化，該方法的不足之處是：
[0013] 1、此方法的前提是基于相鄰時刻的信號變化最小的假設(shè)，運樣的處理雖然能得到 時域上平滑的估計解，但對于突變腦磁源信號（比如20到40毫秒的異常放電現(xiàn)象，時域上 不是平滑的）運樣的測量信號是不適用的；
[0014] 2、此方法由于引入了兩個正則項和正則化參數(shù)，增加了計算難度和計算量；
[0015] 3、此方法需要人為選定時長t，要依據(jù)經(jīng)驗才能求解，可重復(fù)性差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0016] 針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明中提出了一種動態(tài)腦磁源定位方法，該方法不同于傳 統(tǒng)最小范數(shù)估計算法（minimumnormestimate,MNE)，該方法為用于解決動態(tài)腦磁源定位 的方法，其為通過在時域子空間使用最小L2范數(shù)解的來進行腦磁源定位方法。
[0017] 該方法的實施可用于在非侵入性研究應(yīng)用中實施W檢測神經(jīng)元活動和異常神經(jīng) 元網(wǎng)絡(luò)的軌跡。例如，可用于多個腦磁源之間動態(tài)傳遞的腦網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明解決了動態(tài)腦磁 源不易定位的技術(shù)問題，特別是解決了對突變腦磁源信號傳遞過程不易研究的技術(shù)問題。
[0018] 為了實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的運些目的和其它優(yōu)點，提供了一種動態(tài)腦磁源定位方法， 包括W下步驟：
[0019] 步驟1)采集待測試人頭部的腦MR結(jié)構(gòu)圖像；在所述頭部上布置m個磁信號采集 傳感器，且在某一時段內(nèi)同步、連續(xù)采集t個時刻的磁信號，生成腦磁圖MEG信號B;
[0020] 步驟。記錄所述頭部的參考點位置，并與所述腦MR結(jié)構(gòu)圖像上的相對應(yīng)位置 進行空間配準(zhǔn)，形成統(tǒng)一的測量空間，記錄每一個所述傳感器在所述測量空間中的位置信 息；
[OOW 步驟扣對所述腦MR結(jié)構(gòu)圖像進行分割，保留大腦皮層，將大腦皮層區(qū)域均勻劃分 成n個位置確定的網(wǎng)格，且n遠大于m，每個網(wǎng)格上分布有一個等效電流偶極子，即n個腦磁 源信號，源信號在大腦皮層形成的空間為源空間；
[0022] 步驟4)確定所述測量空間和所述源空間的空間轉(zhuǎn)換關(guān)系，用引導(dǎo)場矩陣A表示， 根據(jù)測得的腦磁圖MEG信號B來反演計算源空間中對應(yīng)的n個腦磁源信號的強度，用矩陣X 表示每一個所述腦磁源信號的位置信息及其每個時刻腦磁源信號的強度信息，數(shù)學(xué)模型如 下所示：
[0023] B = AX巧 1)
[0024] 其中，E為噪聲信號；
[00巧]步驟5)將腦磁圖MEG信號B分解到由第一信號Ui構(gòu)成的第一空間，其表征了MEG信號B的電磁場域；同時將腦磁圖MEG信號B分解到由第二信號Ve構(gòu)成的第二空間，其表 征了MEG信號B的時間序列信息，其中，B=UiV，所述第二信號Ve由t個列向量構(gòu)成；
[0026] 步驟6)取第二信號Ve的前k個列向量構(gòu)成第S空間V，其表征了MEG信號B的時 域子空間，其中，k在1~t之間取值；將MEG信號B和源信號X分別投影到所述第S空間 V上，在所述第S空間V中求解MEG信號B和源信號矩陣X的關(guān)系式，計算得出源信號矩陣 X，提取源信號X中的位置信息及其強度信息，即完成了動態(tài)的腦磁源定位過程。
[0027] 優(yōu)選的，所述步驟1)中，通過核磁共振儀采集生成所述腦MR結(jié)構(gòu)圖像，通過腦磁 儀采集所述MEG信號，所述腦磁儀包括頭位置指示器和m個磁信號采集傳感器，所述傳感器 均勻布置在所述頭部頭皮上采集相應(yīng)位置處的磁信號強度，所述頭位置指示器用于記錄所 述頭部的參考點位置并且記錄每一個所述傳感器在所述頭部的位置。
[0028] 優(yōu)選的，所述步驟2)中，所述頭部參考點位置為雙側(cè)耳前點和鼻根，將所述頭部 的雙側(cè)耳前點和鼻根位置與所述腦MR結(jié)構(gòu)圖像中的雙側(cè)耳前點和鼻根位置進行空間位置 配準(zhǔn)。
[0029] 優(yōu)選的，所述腦磁儀采集的MEG信號為由所述待測試人頭部腦內(nèi)的所述腦磁源產(chǎn) 生并傳遞到腦外的磁場強度信號。
[0030] 優(yōu)選的，所述腦磁儀采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過去眼電、濾波W及基線校準(zhǔn)后得到所述MEG 信號。
[0031] 優(yōu)選的，所述步驟4)中，采用邊界元或有限元方法結(jié)合所述測量空間求解正問題 獲取所述引導(dǎo)場矩陣A。
[0032] 優(yōu)選的，所述步驟5)中，對MEG信號B進行奇異值分解：
[0033] B = Ub A bVb" 2)
[0034] 其中，Ub為由t個m維列向量構(gòu)成的B的列空間，AB為奇異值矩陣，UbAb=Ui， 即所述第一空間，Ve為由t個t維的列向量構(gòu)成的B的行空間，即所述第二空間。
[0035] 優(yōu)選的，所述步驟6)中，將MEG信號B和源信號矩陣X投影到所述第S空間V，數(shù) 學(xué)模型如下：
[0036]BV=AXV巧V
[0037]Btemp=AXtemp+C 3) 陽03引其中，Btcmp為meg信號B在第立空間V上的投影，Xtemp為源信號矩陣X在第立空 間V上的動態(tài)腦磁源的解，C為噪聲信號，引入Ti化onov正則化求式3)的最小L2范數(shù)的 解，即求Xtpmp的估計值
其中I和Ik均為單位矩陣，
正則化參數(shù)人由kcurve準(zhǔn)則選取。