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摘要：本发明涉及基于任务态EEG源功能连接图检测脑功能定位状态的方法，其方法包括步骤：S1、采集多种任务态的EEG信号，包括动作、语言、视觉、听觉任务；S2、利用sLORETA算法进行EEG信号溯源，对多种任务态的EEG信号进行源功能连接分析并计算各脑区信号间各频段的PLV值得到邻接矩阵，构建脑功能连接图；S3、将各任务态得到的邻接矩阵两两之间进行交集和对称差集运算，对比各任务态的脑功能连接图的空间分布重叠度，确定脑功能定位状态。本发明方法能够科学、系统、全面地检测脑功能定位状态，可广泛应用于基于脑电分析的脑功能定位等神经科学的基础研究。

主权项：1.基于任务态EEG源功能连接图检测脑功能定位状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集多种任务态的EEG信号，包括动作、语言、视觉、听觉任务；S2、利用sLORETA算法进行EEG信号溯源，对多种任务态的EEG信号进行源功能连接分析并计算各脑区信号间各频段的PLV值得到邻接矩阵，构建脑功能连接图；S3、将各任务态得到的邻接矩阵两两之间进行交集和对称差集运算，对比各任务态的脑功能连接图的空间分布重叠度，确定脑功能定位状态；步骤S2的具体过程如下：S21、进行EEG信号预处理，截取各导联中分别对应睁眼、闭眼和张开、闭合手动任务期间对应的EEG信号生成脑电样本；对脑电样本采用共同平均参考消除原有参考电极变化所造成的误差影响；进行高通滤波，陷波滤波去除工频干扰；进行去基线漂移消除脑电相对于基线的偏离，利用独立分量分析法去除眼电伪迹获取干净的EEG信号；S22、进行EEG溯源，包含脑电正问题和脑电逆问题求解两部分；脑电正问题是描述大脑皮层产生的脑电信号如何传递到头皮，脑电逆问题则是通过观测到的头皮电位来溯源大脑皮层上的信号；其中，在脑电正问题求解过程中包含三个模型：源模型、头模型以及头表电极模型；源模型采用分布式源模型，在源模型中，信号源均匀分布于皮层，其方向为法向量方向，其数量约为15000个；头模型采用ICBM152模板脑对应的头颅MRI数据建立真实头模型，真实头模型包含大脑皮层、头骨和头皮三层，其中，头骨的电导率约为大脑皮层和头皮电导率的八十分之一；头表电极模型采用EEG电极的空间坐标，即10-10或10-20标准电极导联，与MRI空间坐标校正对齐得到头表每个电极的位置；结合三个模型采用OpenMEEG算法计算出引导场矩阵；逆问题求解过程是结合预处理后的EEG信号和引导场矩阵，采用sLORETA逆解算法进行溯源，得到溯源到大脑皮层后的脑电信号；S23、构建多种任务态EEG功能连接图，基于Desikan-Killiany脑模板提取各个脑区的源信号得到各脑区的信号；分别提取各个脑区α、β和γ频段的信号；计算各个频段的各脑区间功能连接指标PLV值获取邻接矩阵，并进行阈值化，以Desikan-Killiany模板中的各个脑区为节点，阈值化后的邻接矩阵中的值作为边，建立脑功能连接图。

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