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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明涉及一种基于时域和频域多通道OPM‑MEG坏道自动识别方法及系统，利用基于Maxwell的时域方法计算多通道OPM‑MEG测量数据，得到预估坏道比例α；采用基于箱线图的频域方法，将多通道OPM‑MEG测量数据变换到频域，计算多通道OPM‑MEG测量数据的功率谱密度，预估坏道占整体脑磁测量通道的比例β；分别将预估坏道比例α和预估坏道占整体脑磁测量通道的比例β作为孤立森林方法的重要参数即样本中异常点的比例，输入至孤立森林方法中进行脑磁坏道自动识别，将上述时域特征方法和频域特征方法识别坏道的并集定义为最终坏道。本发明能够有效识别实验过程中的坏道，提高坏道的自动识别效率，代替耗时耗力的人工识别过程，方便后续的预处理以及源定位处理。

主权项：1.一种基于时域和频域多通道OPM-MEG坏道自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集多通道OPM-MEG测量数据；步骤2：利用基于Maxwell的时域方法提取时域数据块，计算多通道OPM-MEG测量数据在该时域数据块的数学统计量，得到z-分数；对每个通道的z-分数求平均值，得到多通道OPM-MEG测量数据的时域序列其中，n为多通道OPM-MEG测量数据的总通道的数量，为OPM-MEG测量数据的第一个通道计算的z-分数的平均值，依此类推，为第n个通道计算的z-分数的平均值；设置阈值初步预估坏道数量，得到预估坏道比例α；步骤3：采用基于箱线图的频域方法，将多通道OPM-MEG测量数据变换到频域，计算多通道OPM-MEG测量数据的功率谱密度，对每个通道的功率谱密度在脑磁测量实验期盼信号的频段内求平均值，获得用于表征多通道OPM-MEG测量数据的平均功率密度的序列其中，n为多通道OPM-MEG测量数据的总通道的数量，为多通道OPM-MEG测量数据的第一个通道的功率谱密度的平均值，依此类推，为多通道OPM-MEG测量数据的第n个通道的功率谱密度的平均值；对所述平均功率密的序列采用箱线图方法进行初步的坏道识别，将平均频率密度超出上须和下须的部分认为是坏道，预估坏道占整体脑磁测量通道的比例β；步骤4：分别将步骤2得到的预估坏道比例α和步骤3得到的预估坏道占整体脑磁测量通道的比例β作为孤立森林方法的重要参数即样本中异常点的比例，输入至孤立森林方法中进行脑磁坏道自动识别。

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权利要求：

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