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基于Tucker分解和ripple时间窗的脑磁图源定位方法和装置 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:提供一种基于Tucker分解和ripple时间窗的脑磁图源定位方法和装置,该装置包括:脑磁图传感器,用于获取用户的第一脑磁图信号;ripple检测单元,用于通过均方根方法检测所述第一脑磁图信号中的ripple时间窗作为源定位的时间窗口,获得所述ripple时间窗内的第一脑磁图信号作为第二脑磁图信号;基于高阶正交迭代的Tucker分解单元,用于对所述第二脑磁图信号的原始张量进行Tucker分解来计算所述原始张量的估计值;以及源定位单元,用于对所述估计值计算协方差矩阵,且通过波束成形方法中的LCMV逆问题求解方法计算所述第二脑磁图信号对应的源位置。本发明消除了噪声信号的影响,降低了计算的复杂度,保证了每次计算结果的一致性,提高了致痫区域定位的准确度。

主权项:1.一种基于Tucker分解和ripple时间窗的脑磁图源定位装置,其特征在于包括:脑磁图传感器,用于获取用户的第一脑磁图信号;ripple检测单元,用于通过均方根方法检测所述第一脑磁图信号中的ripple时间窗作为源定位的时间窗口,获得所述ripple时间窗内的第一脑磁图信号作为第二脑磁图信号,其中,频率为80-250Hz的且振幅高于背景信号的至少四个连续振荡信号被定义为ripple;基于高阶正交迭代的Tucker分解单元,用于对所述第二脑磁图信号的原始张量进行Tucker分解来计算所述原始张量的估计值,其中,利用高阶正交迭代约束Tucker分解计算的所述估计值,使该估计值保持唯一,所述估计值中去除了原始张量中的噪声因子张量;以及源定位单元,用于对所述估计值计算协方差矩阵,且通过波束成形中的LCMV逆问题求解方法计算所述第二脑磁图信号对应的源位置;其中,优选地,所述高阶正交迭代的计算过程如下:1利用高阶奇异值分解算法计算原始张量X的因子矩阵Un以及核心张量G;令k=0;2令k=k+1,并对n=1,2,…N,执行下列运算:Bk←X×1U1T…×n-1Un-1T×NUNT;并执行核心张量Bk的n模展开的奇异值分解,确定其主要奇异值个数Rn,其中,Bk为第k次迭代得到的核心张量,然后执行运算:UN←U:,1:Rn;3计算第k次迭代得到的核心张量Bk,计Gk=Bk,并通过下面公式判断是否收敛:||Gk-Gk-1||FE;其中,E为极小值;若满足收敛条件,则执行下一步,否则返回第2步继续迭代,直到收敛为止;4输出因子矩阵UN和核心张量Gk;根据因子矩阵UN和核心张量Gk重构出原始张量的所述估计值。

全文数据:

权利要求:

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