基于贝叶斯理论的脑电源成像方法研究.doc

摘要：脑电图（electroencephalography, EEG）是一种重要的脑功能成像技术,在脑电研究方面具有很多优势，比如外科脑电治疗中的无放射性、无创性、高时间分辨率以及它的经济性。EEG源成像根据头皮记录到的EEG信号来重构皮层脑活动，帮助我们准确估计脑活动的位置和尺寸，对于了解认知过程的基本机理和脑损伤的病理学特征有极大的帮助。

本文通过先验假设来约束解空间求得唯一解，采用了基于最小范数（Minimum norm method，MNM）和多重稀疏（Multiple sparse method，MSP）的源成像方法。在贝叶斯概率框架的基础上，结合时域-空域先验约束，确定脑电源的位置和尺寸大小。

本文首先对采集到的EEG数据在SPM软件上进行预处理，包括梯度场去噪、滤波、心电去噪、分段、伪迹检测、坏通道替换等，接下来建立头模型，计算传递矩阵，构建逆问题模型，采取最小范数和多重稀疏的方法求解逆问题，得到大脑皮层上源的激活信息。根据实验结果能够得出，人脸刺激任务能够在大约170ms处产生明显的负反馈结果，并在大脑前额叶、后额叶及前侧颞叶的部分脑区产生了明显的激活。

关键词：EEG源成像、最小范数、多重稀疏、贝叶斯概率框架、时域-空域先验约束

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1研究的背景和意义-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 EEG源成像主要问题-2

1.4 本课题要完成的任务-2

1.5 本文工作流程-3

2 基于贝叶斯理论的源成像技术概述-4

2.1 经验贝叶斯模型-4

2.1.1 模型构建-4

2.1.2 模型反演-5

2.2 EEG脑源定位-6

2.3 边界元法-7

2.4 基于时间-空间约束的源成像算法-8

3 实验数据介绍-9

3.1 数据来源-9

3.2 实验对象-9

3.3 实验范式-9

4 实验数据分析处理-11

4.1 EEG信号预处理-11

4.1.1 数据转换-11

4.1.2 数据准备-12

4.1.3 下采样-12

4.1.4 基线较正-12

4.1.6 合并数据-12

4.1.7 EEG平均参考建模-12

4.1.8  EEG重参考-13

4.2 人脸图像视觉刺激下的诱发电位分析-15

4.2.1 数据分割-15

4.2.2 伪迹检测-15

4.2.3 设置对比-15

4.2.7 电极测量的时间图像-16

4.3 单被试试次间的头皮EEG分析-16

4.3.1 设定模型-16

4.3.2 模型估计-17

4.3.3 设置对比-17

4.4 时频分析-17

4.4.1 小波估计-18

4.4.2 数据分割-18

4.4.3 平均-18

4.4.4 基线校正-18

4.4.5 设置不同刺激的对比-18

4.5重建EEG源-19

4.5.1 创建头模型-19

4.5.3 求解逆问题-20

4.5.4 时间-频率对比-20

5 结果分析-22

5.1 EEG电位诱发分析-22

5.1.1 平均ERP-22

5.1.2 EEG第70导的平均ERP-23

5.1.3 脑地形图-23

5.1.4 3D头皮时间图像-24

5.2 单被试试次间的头皮EEG分析-25

5.2.1 F-检验-25

5.2.2 F-检验下的统计参数分析-26

5.3 EEG数据时频分析-27

5.3.1 所有试次的平均功率-27

5.3.2 平均锁相值-27

5.4 头模型-28

图5.9 源重构后的头模型-28

5.5 皮层源在玻璃脑上的映射-29

图5.10.1 最小范数处理的ERP-29

图5.10.2 多重稀疏处理的ERP-30

6  EEG未来发展趋势-31

参 考 文 献-32

致 谢-34