EEG/MEG计算模型中剖分方法的研究

提出了一种适合于构造脑电/脑磁（EEG/MEG）数值计算模型的三角形网格剖分方法.包括头部各组织轮廓点集的生成,用最短对角线法重建三维网格模型——过约束点的剖分算法,并分析了自适应三角网格剖分的方法.

不同脑模型下EEG、MEG正问题数值模拟

EEG、MEG是研究脑神经生理活动的影像技术.应用加权残值边界元法,针对球脑模型和卵球脑模型,计算了脑皮电位势和脑外磁场,对不同脑模型、偶极子参数下电位势图像进行了比较,给出了电位势和磁场在偶极子位置变化时的相对差.结果表明:偶极子位置对电位势峰值有明显影响,脑模型的选取对脑外磁场强度求解有影响.

脑电多极子模型及仿真分析研究

为寻求能更好反映头皮电位分布的等效脑电源模型,建立了脑电(EEG)的电流多极子模型,采用三层介质头球模型分别对单、双电流偶极子源情况进行了计算机仿真分析,并引入适合度(GOF)、不适度(ND)和比适度(DD)等评价参数,仿真结果表明：与偶极子模型相比,多极子模型能够更好地拟合等效脑电源(尤其是双电流偶极子源)和反映真实头皮电位分布,具有较高的GOF数值,因此建议采用脑电多极子模型用于头皮脑电信息分析。

一种基于脑MR图像的三层头模型自动分割方法

在求解脑电图EEG及脑磁图MEG正问题的过程中,常需要对人体组织中介电常数差距大的地方进行分层建模,以便更加准确的计算其传导矩阵。在人体脑部的各个组织中,颅骨和周围脑组织的介电常数差别尤其大。如何从脑MR图像中自动、准确地分割出颅骨部分,成为精确计算MEG/EEG正向传导矩阵的关键问题。而在磁共振图像(MRI)中,虽然软组织能被很清晰的成像,但颅骨却因为缺少氢而在图像中成像模糊,用传统的分割算法很难自动分割出准确的结果。为解决上述问题,本文提出一种结合脑组织平滑的先验信息和基于形变的曲面演化自动分割算法,来分割脑MR图像中的颅骨部分。再利用基于水平集的活动轮廓方法提取出头皮组织,进而构建出EEG及MEG正问题计算所需的三层真实头模型。我们将自动分割结果与手动分割结果进行了比较,证明了本文方法的有效性。

EEG与MEG测量中的头状效果

本文介绍在EEG与MEG测量中及其脑部电源定域的头状效应的计算机建模的研究结果。在EEG与MEG的测量中非球状头形的一般效应是由来自非球状头的模型EEG和MEG图象与来自球状的头形模型相应图象比较而决定的。源的定域精确度的效应可通过采用来自非球状模型EEG与MEG和比较已知源的解,在球状头模型中由计算移动偶极与之逆解来决定的。