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文檔簡介
1、從系統(tǒng)學(xué)的角度來看,腦電逆問題是已知系統(tǒng)輸出,求相應(yīng)的系統(tǒng)輸入。逆問題的研究無論是在臨床腦科診斷還是在認(rèn)知科學(xué)中都有重要的地位。我們通過狀態(tài)空間的方法,把系統(tǒng)輸出,也就是腦電信號作為測量值,把系統(tǒng)輸入,也就是腦電源的信息作為待估計的系統(tǒng)狀態(tài)量,然后求解這個狀態(tài)空間問題。本文的主要工作是在介紹腦電逆問題的研究現(xiàn)狀和傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,提出了新的解決方法。
用分布源模型求解腦電逆問題的難點在于解的非唯一性,這是由于未知量的個數(shù)遠(yuǎn)
2、遠(yuǎn)大于有效方程的個數(shù)所引起的。傳統(tǒng)算法只是通過施加數(shù)學(xué)或者物理上的約束來獲得最優(yōu)解,忽略了腦電的電生理本質(zhì)。我們通過狀態(tài)空間的方法,把反應(yīng)腦電電生理活動的方程添加到狀態(tài)方程中去,再通過構(gòu)建正問題獲得系統(tǒng)的測量方程,最后用卡爾曼濾波的方法對靜態(tài)腦電逆問題求解。實驗結(jié)果表明該方法無論是在定位精度、定位點的能量集聚度還是在抗噪聲干擾的能力上都有很大優(yōu)越性。
通過分析Jansen's Neural Mass Model的動力學(xué)特性
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