腦電動態(tài)偶極子源參數的定位方法研究.pdf

1、腦電逆問題的研究是從給定頭皮腦電位的分布推算腦內電活動的源，該研究涉及到信息科學、電磁場計算及生物醫(yī)學工程等多個學科領域，其研究成果在神經疾病診斷、探索人的感覺和認知過程等方面具有重要意義。 論文重點進行了腦電動態(tài)偶極子定位方法的研究，主要包括以下幾個方面的內容： 1. 對腦電正問題進行了分析，討論并構建了產生腦電頭皮電勢的各類偶極子源模型——單偶極子源模型、線性偶極子源模型以及圓盤偶極子源模型。并且，針對各類偶極子模型

2、，根據腦電正演理論，基于球頭模型分別計算了頭皮電勢。 2. 通過對腦電偶極子模型及常用的偶極子定位算法的分析,確定了采用將非線性最小二乘局部尋優(yōu)方法與支持向量機全局優(yōu)化算法結合起來，求解偶極子定位問題的方法。 3.為了克服傳統支持向量機在求解實際大規(guī)模問題時，存在著訓練速度較慢的缺陷，利用最小二乘支持向量機，將傳統支持向量機中的不等式約束改為等式約束，且將誤差平方和損失函數作為訓練集的經驗損失，從而把二次優(yōu)化問題轉化為一

3、個線性方程組的求解問題，以提高效率。 4. 建立了基于最小二乘支持向量機算法的分級模塊化決策系統，首先對腦電數據進行分類，然后依據分類結果提取數據樣本，并建立回歸模型，最后求解出不同多種偶極子源模型的參數。從而建立起頭皮電壓數據和腦電偶極子源參數之間的內在聯系，為腦電分析提供一種實時的研究方法。 5.為進行腦電動態(tài)分析的研究，在腦電偶極子源參數求解算法的基礎上引入時間軸信息，實現了一種腦電動態(tài)偶極子模型及其定位算法。計算