基于腦磁圖的磁源參數(shù)計(jì)算.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、浙江大學(xué)博士學(xué)位論文基于腦磁圖的磁源參數(shù)計(jì)算姓名：李軍申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程指導(dǎo)教師：汪元美2000.5.1浙江大學(xué)博士學(xué)位論文摘要ABSTRACTMagnetoencephalography(MEGlisanoninvasivetechniqueforinvestigatingneuronalactivityinthelivinghumanbrainThetimeresolutionofthemethodisbetter

2、thanlmsandthespatialdiscriminationisabout24mmforsourcesinthecerebralcortexInMEGstudies，theweakmagneticfield，typically50500frproducedbyelectriccurrentsflowinginneuronsagemeasuredwithmultichannelSQUID(superconductingquantu

3、minterferencedevice)magnetometersThesitesinthecerebralcortexthatareactivatedbyastimuluscanbefoundfromthedetectedmagneticfielddistribution，providedthatappropriateassumptionsaboutthesourcerenderthesolutionoftheinverseprobl

4、emuniqueManyinterestingpropertiesoftheworkinghumanbraincanbestudied，includingspontaneousactivityandsignalprocessingfollowingexternalstimuliForclinicalpurposes，determinationofthelocationsofepilepticfociisofinterestThispap

5、erisfocusedonthemagnetoencephalographicinverseproblemsolutionandisorganizedasthefollowingsixchaptersInchapter1，anoverviewisgivenonmagnetoencephalographyincludingabriefhistoryaboutthemajormilestonesonbiomagneticstudies，de

6、tailedintroductiontoMEGtheoreticaldevelopments，andsomepresentandpotentialclinicalapplicationsInchapter2，firstlytheneuralbasisofMEGisdiscussed，especiallythepostsynapticpotentialswhichagegenerallyconsideredasbioelectromagn

7、eticsourcesSecondlythemainprinciplesofSQUmareexplainedInchapter3，thebasicmathematicalandelectromagneticconceptsarethoroughlydiscussed，includinggeneralMaxwellequations，thequasistaticapproximationonbioelectromagneticstudie

8、s，Geselowitzformulasusedtocomputeelectromagneticfieldsinpiecewisehomogeneousconductors，MEGforwardandinverseproblemswhicharediscussedingeneralwaysandwithsomenewapproachesInchapter4，someoptimizationmethods，includinggradien

9、talgorithmanimprovedGaussNewtonalgorithmandsimulatedannealingalgorithmageusedinM匝GinversionIncomparisongradientGaussNewtonalgorithmsareoffastcomputationspeedwhilesimulatedannealingcostsmoretimeOntheotherhand，simulatedann

10、ealingalmosthasnospecialneedfortheselectionofinitialiterativevalueswhilegradient，GaussNewtonalgorithmshaveittosomeextentFromcomputersimulationthefollowingconclusioniSdrawn：Onestimatingoneortwosourceparameters，lOCaloptimi

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