基于腦磁圖的電流偶極子反演研究.pdf_第1頁(yè)
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1、 本文主要研究了腦磁圖多偶極子模型?! ∈紫?,分別對(duì)腦磁圖的研究概況,腦磁信號(hào)的神經(jīng)生理學(xué)基礎(chǔ),腦磁正問(wèn)題和腦磁逆問(wèn)題做了較詳細(xì)的介紹。介紹了一種基于對(duì)易理論快速求解腦磁引導(dǎo)場(chǎng)的方法,建立了一個(gè)引導(dǎo)場(chǎng)網(wǎng)格,并通過(guò)三次插值獲得不處于網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的引導(dǎo)場(chǎng)值?;谶@種引導(dǎo)場(chǎng)網(wǎng)格,可將腦磁正逆問(wèn)題的求解速度相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)邊界元方法提高104量級(jí)。(不考慮只需要計(jì)算一次的引導(dǎo)場(chǎng)網(wǎng)格的計(jì)算時(shí)間)  其次,在需要較多計(jì)算時(shí)間的全局優(yōu)化階段采用計(jì)算速

2、度很快的球模型,在局域優(yōu)化階段采用更精確的真實(shí)頭模型。通過(guò)測(cè)試,發(fā)現(xiàn)對(duì)于源較少的情況這種方法可以獲得很好的效果,提出了一種迭代方法去求解"局部最優(yōu)偶極子"。比較了這種方法和常用的奇異值分解方法的抗噪聲能力,結(jié)果顯示,迭代方法在強(qiáng)噪聲下具有更好的穩(wěn)定性。 然后,介紹了一種聯(lián)合使用全局優(yōu)化方法(遺傳算法)與局部?jī)?yōu)化算法(Marquardt)的混合優(yōu)化方法。在算法中通過(guò)引入”局部最優(yōu)偶極子”,將偶極子的強(qiáng)度用引導(dǎo)場(chǎng)表示,從而在目標(biāo)函數(shù)

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