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摘要：腦電圖（electroencephalography, EEG）是一種重要的腦功能成像技術(shù),在腦電研究方面具有很多優(yōu)勢(shì)，比如外科腦電治療中的無放射性、無創(chuàng)性、高時(shí)間分辨率以及它的經(jīng)濟(jì)性。EEG源成像根據(jù)頭皮記錄到的EEG信號(hào)來重構(gòu)皮層腦活動(dòng)，幫助我們準(zhǔn)確估計(jì)腦活動(dòng)的位置和尺寸，對(duì)于了解認(rèn)知過程的基本機(jī)理和腦損傷的病理學(xué)特征有極大的幫助。 本文通過先驗(yàn)假設(shè)來約束解空間求得唯一解，采用了基于最小范數(shù)（Minimum norm method，MNM）和多重稀疏（Multiple sparse method，MSP）的源成像方法。在貝葉斯概率框架的基礎(chǔ)上，結(jié)合時(shí)域-空域先驗(yàn)約束，確定腦電源的位置和尺寸大小。 本文首先對(duì)采集到的EEG數(shù)據(jù)在SPM軟件上進(jìn)行預(yù)處理，包括梯度場(chǎng)去噪、濾波、心電去噪、分段、偽跡檢測(cè)、壞通道替換等，接下來建立頭模型，計(jì)算傳遞矩陣，構(gòu)建逆問題模型，采取最小范數(shù)和多重稀疏的方法求解逆問題，得到大腦皮層上源的激活信息。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果能夠得出，人臉刺激任務(wù)能夠在大約170ms處產(chǎn)生明顯的負(fù)反饋結(jié)果，并在大腦前額葉、后額葉及前側(cè)顳葉的部分腦區(qū)產(chǎn)生了明顯的激活。 關(guān)鍵詞：EEG源成像、最小范數(shù)、多重稀疏、貝葉斯概率框架、時(shí)域-空域先驗(yàn)約束
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1研究的背景和意義-1 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀-1 1.3 EEG源成像主要問題-2 1.4 本課題要完成的任務(wù)-2 1.5 本文工作流程-3 2 基于貝葉斯理論的源成像技術(shù)概述-4 2.1 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯模型-4 2.1.1 模型構(gòu)建-4 2.1.2 模型反演-5 2.2 EEG腦源定位-6 2.3 邊界元法-7 2.4 基于時(shí)間-空間約束的源成像算法-8 3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹-9 3.1 數(shù)據(jù)來源-9 3.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象-9 3.3 實(shí)驗(yàn)范式-9 4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析處理-11 4.1 EEG信號(hào)預(yù)處理-11 4.1.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換-11 4.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-12 4.1.3 下采樣-12 4.1.4 基線較正-12 4.1.6 合并數(shù)據(jù)-12 4.1.7 EEG平均參考建模-12 4.1.8 EEG重參考-13 4.2 人臉圖像視覺刺激下的誘發(fā)電位分析-15 4.2.1 數(shù)據(jù)分割-15 4.2.2 偽跡檢測(cè)-15 4.2.3 設(shè)置對(duì)比-15 4.2.7 電極測(cè)量的時(shí)間圖像-16 4.3 單被試試次間的頭皮EEG分析-16 4.3.1 設(shè)定模型-16 4.3.2 模型估計(jì)-17 4.3.3 設(shè)置對(duì)比-17 4.4 時(shí)頻分析-17 4.4.1 小波估計(jì)-18 4.4.2 數(shù)據(jù)分割-18 4.4.3 平均-18 4.4.4 基線校正-18 4.4.5 設(shè)置不同刺激的對(duì)比-18 4.5重建EEG源-19 4.5.1 創(chuàng)建頭模型-19 4.5.3 求解逆問題-20 4.5.4 時(shí)間-頻率對(duì)比-20 5 結(jié)果分析-22 5.1 EEG電位誘發(fā)分析-22 5.1.1 平均ERP-22 5.1.2 EEG第70導(dǎo)的平均ERP-23 5.1.3 腦地形圖-23 5.1.4 3D頭皮時(shí)間圖像-24 5.2 單被試試次間的頭皮EEG分析-25 5.2.1 F-檢驗(yàn)-25 5.2.2 F-檢驗(yàn)下的統(tǒng)計(jì)參數(shù)分析-26 5.3 EEG數(shù)據(jù)時(shí)頻分析-27 5.3.1 所有試次的平均功率-27 5.3.2 平均鎖相值-27 5.4 頭模型-28 圖5.9 源重構(gòu)后的頭模型-28 5.5 皮層源在玻璃腦上的映射-29 圖5.10.1 最小范數(shù)處理的ERP-29 圖5.10.2 多重稀疏處理的ERP-30 6 EEG未來發(fā)展趨勢(shì)-31 參 考 文 獻(xiàn)-32 致 謝-34 |
