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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于最近邻多元线性回归模型的脑磁源定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116602683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310632016.3，技术领域涉及：A61B5/245；该发明授权一种基于最近邻多元线性回归模型的脑磁源定位方法是由宁晓琳;李文;高阳设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最近邻多元线性回归模型的脑磁源定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于最近邻多元线性回归模型的脑磁源定位方法。方法包括：基于最近邻多元线性回归模型来构建大脑模型并表征出大脑源活动之间的时空关联；基于图拉普拉斯平滑器构建模型中的源协方差矩阵，表征源活动之间协方差层级的空间相关性；基于贝叶斯推理和凸优化理论对模型进行合理的假设并推导出模型参数迭代求解的公式。本发明所实现的源定位算法能获得更为准确的源估计，包括准确的定位源位置、范围大小以及源时间波形估计，为脑磁的医学应用提供了坚实的技术基础。

本发明授权一种基于最近邻多元线性回归模型的脑磁源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最近邻多元线性回归模型的脑磁源定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：利用脑磁实验开始之前的空房间信号数据计算出噪声协方差矩阵，获得脑磁实验开始之后的脑磁信号数据b，对数据进行预处理； 步骤2：采集受试者的MRI数据，利用MRI数据构建单壳头模型，将头模型坐标系和传感器阵列坐标系下的数据配准到同一坐标系下，进行配准并进一步计算得出引导场矩阵L； 步骤3：将经过预处理之后的脑磁信号数据、噪声协方差矩阵以及引导场矩阵输入最近邻多元线性回归模型中进行源定位； 所述步骤3包括： 步骤3.1：先初始化参数和，再设置0时刻的源为一个零向量，利用MRI数据根据公式1得到图拉普拉斯空间平滑器， 1 其中，G是图拉普拉斯空间平滑器，，I是单位矩阵,M是邻接矩阵， 再将分别从步骤1和步骤2中得到的脑磁信号数据b、噪声协方差矩阵和引导场矩阵L代入最近邻多元线性回归模型之中， 步骤3.2：先使用公式2更新源信号估计值S， 2 其中，是t时刻源S的值，表示已知的上个时刻的源估计，是算法模型假设的源协方差矩阵，其中假设相互独立，是G的第i列，是t时刻的脑磁传感器数据，F矩阵表征源之间的时空联系，表示采样点的个数； 再使用公式3和4分别更新参数和， 3 和是本算法模型假设的参数的均值和方差，是一个介于0到1之间的常数，和分别是矩阵和的第t列，，trace是求矩阵迹的操作，矩阵和是计算参数时的过渡矩阵，无实际意义，Q矩阵是一个加权邻接矩阵，能表征各源与其最近邻源之间的相关程度； 4 上式中是第i个源及其最近邻的集合，表示矩阵的第i行、第j列元素,是矩阵的第i列，表示对矩阵取二范数，表示采样点的个数； 然后根据公式5计算损失函数的大小； 5 其中，表示采样点的个数，，，，是行列式符号，log表示取对数，trace是求矩阵迹的操作，是一个和参数和均无关的常数； 步骤3.3：判断步骤3.2计算得到的损失函数的大小是否收敛,若不收敛，重复步骤3.2，若收敛，此时源信号的估计值S即为最终的源估计值。

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