三维脑电数据的方位投影显示

脑电（EEG）是在头表对大脑的神经电生理活动的一种记录。脑电数据的显示有平面脑地形图、立体真实头表显示等多种方式。本文给出了一种基于地图投影理论的二维显示方法：等角方位投影。仿真结果表明，该方法简单方便．且不丢失任何信息，在头表的仟何位置均无变形，所需空间与一般二维显示相同，同时与真实头表显示一样，包含了三维的数据信息，因此是脑电数据显示的一种新途径，方便脑电数据分析。     

基于形态学和高斯混合模型的3D T1-MRI大脑全自动分割算法

大脑的分割有重要的研究和临床应用,本文提出一种简单快速的全自动3 D T1-MRI大脑分割算法.该算法基于形态学运算和高斯混合模型,包括大脑分割初始化、断开连接和后处理三个步骤.第一次将大脑与头的体积比作为先验信息,大大提高了分割效率,在我们的机器上（内存256,1.5 GCPU）,用VC＋＋实现,算法平均执行时间仅需49秒.分割结果同IBSR提供的金标准进行了比较,相似度索引平均大于96.1%.     

支持向量机后验概率方法在多任务脑机接口中的应用

基于运动想象的脑机接口是把使用者的运动意图转变成控制外部设备的信号,它包括脑电数据采集,特征提取和模式分类等几个基本环节.本研究发展了用支持向量机后验概率输出进行分类,并用分类结果中具有大概率的测试样本扩充训练集的模式分类与特征更新方法,并把此方法应用于4类任务运动想象脑机接口实验.使用BCI Competition Ⅲ的数据Ⅲa,运用一对一共空间模式扩展方法进行特征提取,用支持向量机后验概率方法进行分类和训练样本扩充.结果表明:概率信息能提高BCI的性能;应用概率信息选取样本扩充训练集能增加分类器的稳健性.     

癫痫合并精神障碍神经影像学的研究进展

癫痫合并精神障碍是常见的精神疾病,但目前人们对其发病机制尚不十分明确,患者反复受到其困扰,生活质量受到严重影响。神经影像技术为研究脑部结构和功能等的改变提供一种独特的途径。以癫痫合并抑郁、癫痫合并焦虑、癫痫性精神分裂样精神病和癫痫合并注意力缺陷多动障碍为主,对目前基于神经影像学对这些精神障碍的研究结果进行综述,以期为癫痫合并精神障碍的发病机制和临床研究拓展思路。     

脑电正问题研究的解析法和有限体元法

脑电正问题是脑电逆问题的基础，正问题算法的精度和效率往往是求逆方法成败的关键。本文归纳介绍了球模型的解析解和近年发展的有限体元法。     

长期舞蹈训练对白质纤维微结构影响的TBSS比较研究

舞蹈涉及复杂的感觉运动信息处理,长期舞蹈训练可能让脑产生功能与结构的可塑性改变。目前关于舞蹈训练导致的白质结构研究相当有限,缺乏统一的结果,因此对舞蹈家与正常对照组的白质纤维微结构指标进行比较研究,以探索舞蹈家白质纤维微结构的特异性改变。采集18名舞蹈家及与之匹配的25名对照被试的磁共振扩散张量成像(DTI)数据,使用基于纤维束示踪的空间统计分析(TBSS)技术,对被试白质纤维的部分各向异性分数(FA)和平均弥散率(MD)图谱进行体素级别统计分析。采用t检验,对比两组被试数据的差异。结果表明,舞蹈家在涉及感觉运动信息处理的白质纤维微结构的一致性降低:在胼胝体压部、左侧内囊前肢(左侧丘脑辐射前部)、左侧内囊后肢(左侧皮质脊髓束)存在显著降低的FA值,在左侧内囊后肢(含部分左侧下纵束、左侧上纵束与左侧皮质脊髓束)、左侧外囊(含部分下额枕束与钩束)、左侧冠状束前部与胼胝体膝部存在显著升高的MD值。以上结果提示,舞蹈训练可能导致脑内特定白质纤维束的交错更多,连接不同脑区的轴突纤维更为发散,进而影响感觉运动信息的上下行传递与左右脑信息整合效率。同时,长期舞蹈训练可能对主导运动控制的左半脑的白质通路影响明显。     

不同颜色单色光产生的稳态视觉诱发电位的比较

人的视网膜上的视锥细胞是明视条件下视觉形成的感应器，可分为红锥细胞、绿锥细胞、蓝锥细胞。每类锥细胞有不同的光谱吸收特性。用10Hz的脉冲分别驱动红、绿、蓝三种发光二极管，使其产生同样强度的单色光，用这些单色光分别对10个受试者的双眼进行刺激，用128道的脑电系统对受试者的脑电进行记录。通过对所有电极处的稳态视觉诱发电位（Steady—state visually evoked potential，SSVEP）进行频谱分析，发现不同类视锥细胞输出的信号在视觉初级皮质激发的神经网络分布基本一致，但在各自网络引起的反应强度有差别：蓝光最强，红光次之，绿光最弱。     

基于独立成分分析和最小模解的眼电伪迹去除

目的:在采集到的脑电信号中分离并去除眼电伪迹,为临床应用和认知研究提供真实的脑电数据。方法:应用一种基于独立成分分析和最小模解的处理算法来去除眼电伪迹的影响。首先利用最小模解求解头表电位的皮质等效源分布,然后对皮质等效源进行独立成分分解,最后将分解后去除眼电伪迹的等效源还原为头皮数据。结果:利用独立成分分析分解等效源中眼电成分时比在头皮上更加准确,得到了所有电极在没有眼电成分即600～1600ms时间段内处理前后的数据相关系数。结论:基于独立成分分析和最小模解的处理算法可以实现在保证脑电信号完整的前提下完全的去除眼电伪迹,能够在临床和认知研究中应用。     

大脑皮层成像技术的成像误差

大脑皮层成像技术（ＣＩＴ）是近年出现的，比较有潜力的脑电三维形态反演方法。本文仿真研究了该方法对偶极源、点电流源和四极源的成像误差，分析了误差的成因。本文有关结果对于进一步完善ＣＩＴ技术和促进它在临床上的应用具有一定的价值。     

脑电逆问题多信号分类算法的计算机仿真研究

根据头表观测电位反演脑电源的空域位置 ,和它在时域中的演化过程是脑电研究中的一个重要方面。本文针对三层同心球头模型 ,首次采用归一化模糊指数反映反演结果的空域模糊程度 ,用奇异值比率反映多信号分类算法 (MUSIC)的信噪空间分离程度 ,并利用先进的总体最小二乘法反演脑电源的时域演化过程 ,实现了从反演结果的空域分布模糊程度、时域过程的重建精度和信噪空间分离程度三个方面对MUSIC算法的计算机仿真研究。研究内容包括不同信噪比的观测记录和不同相关性的源组合 ,结果显示了该算法对高斯白噪的稳健性和对相干源的敏感性 ,为进一步把该方法用于实践提供了依据。