【成果推介】一种脑源活动高分辨率重构系统及方法

【应用行业】医疗卫生

【技术领域】计算机技术

【知识产权】发明专利

【成果完成单位】华中师范大学

【成果完成人姓名】蔡畅、陈靓影、陈冰洁、杨宗凯

【完成人团队简介】团队主要研究脑源重构，脑功能成像，脑磁/脑电信号噪声去除，动态脑网络研究，数据分析与成分提取，机器学习，高性能计算，贝叶斯模型

【成果完成时间】2021-10-28

【专利号】CN2021112664018

【授权日期】2024-04-19

【技术成熟度】研发阶段

【应用背景】大脑作为神经系统最高级的部分，是感知、记忆、学习、行为等活动过程的核心，也是探究机体病变的窗口。脑成像能实现对脑功能的定位和评价，是非侵入式探究大脑活动的重要方法，对于探究脑内功能区的定位、病灶的定位等有重要价值，在大脑的研究和临床中有着广泛的应用。

脑成像的核心是脑源成像逆问题，即通过处理分析测量仪器输出的脑电磁信号来反演脑内神经元活动信息。然而在现有的层析技术(tomographic techniques)求解逆向问题方法中，成像鲁棒性和运算效率在复杂情景下仍有不足。现有技术对于如何实现信噪比低的高空间分辨率成像已有一定研究，但是如何在信噪比低、脑源相关度高的情况下，以高效的运算速度来实现高空间分辨率下多个脑源的成像仍是一个充满挑战的课题。

【成果简介】本成果发明了一种脑源活动高分辨率重构系统及方法。该系统包括：数据采集模块，用于获取脑电采样数据、高分辨率导联场矩阵和低分辨率导联场矩阵；估计模块，用于基于低分辨率导联场矩阵构建采样数据生成模型，根据脑电采样数据确定采样数据生成模型的先验分布，采用稀疏贝叶斯方法对采样数据生成模型求解，获得采样数据的协方差矩阵；重构模块，用于根据采样数据的协方差矩阵和高分辨率导联场矩阵计算波束形成器的权重矩阵，根据波束形成器的权重矩阵输出脑源活动重建序列。本成果是基于稀疏贝叶斯估计和波束形成器成像，在信噪比低、脑源数量多、相关度高的情况下有着高分辨率的脑源活动成像效果，并且具有鲁棒性和高效性。

【成果图片】

【联系方式】段治国、安红高、刘树楠、吴涛，02767868068，02767868067，02767862769