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一种基于脑MR图像的三层头模型自动分割方法
在求解脑电图EEG及脑磁图MEG正问题的过程中,常需要对人体组织中介电常数差距大的地方进行分层建模,以便更加准确的计算其传导矩阵.在人体脑部的各个组织中,颅骨和周围脑组织的介电常数差别尤其大.如何从脑MR图像中自动、准确地分割出颅骨部分,成为精确计算MEG/EEG正向传导矩阵的关键问题.而在磁共振图像(MRI)中,虽然软组织能被很清晰的成像,但颅骨却因为缺少氢而在图像中成像模糊,用传统的分割算法很难自动分割出准确的结果.为解决上述问题,本文提出一种结合脑组织平滑的先验信息和基于形变的曲面演化自动分割算法,来分割脑MR图像中的颅骨部分.再利用基于水平集的活动轮廓方法提取出头皮组织,进而构建出EEG及MEG正问题计算所需的三层真实头模型.我们将自动分割结果与手动分割结果进行了比较,证明了本文方法的有效性.
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脑磁图在精神分裂症中的应用进展
脑磁图(magnetoencephalography,MEG)是探测大脑神经元兴奋时产生的电流所伴随的磁场变化,为一种无创伤性脑功能成像技术.全头型MEG具有毫米级的空间分辨率和毫秒级的时间分辨率,因此可以实时准确地记录大脑功能的动态活动.此外,MEG还可以将采集到的全脑生物电磁信号分析结果与磁共振成像(MRI)或计算机断层成像(CT)等所获得的结构影像信息进行叠加,从而将脑功能和解剖结构图像进行融合,形成磁源性影像(magnetic source imaging,MSI),以确定脑内磁信号源的精确位置.
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脑磁图
一、脑磁图发展简史美国的Baule和Mcfee在1963年首次记录了牛物磁场,用200万匝的诱导线圈测量心脏产生的磁信号.5年以后,美国麻省理工学院的Cohen首次在磁屏蔽室内进行了脑磁图(magne-toencephalography,MEG)记录.
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脑磁图在神经外科中的应用进展
MEG概述脑磁图(magnetoencephalography,MEG)探测神经元兴奋时细胞内电流在颅外产生的磁场变化[1,2],为一种无创伤性脑功功能检测技术,通过腑磁图设备所具备的超导量子干涉仪(super-conducting)quantum interfere device,SQUID)可精确地测量大脑产生的微弱的电磁信号[1,2].由于脑磁图具有毫米级的空间分辨率和毫秒级的时间分辨率,因此可以实时记录脑电磁信息,目前已经常规用于癫癎灶定位及功能区定位[1-3].
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PET与MEG定位伽玛刀治疗顽固性癫痫临床及脑电图研究
目的 评估PET与MEG定位、伽玛刀治疗顽固性癫痫临床效果和脑电图变化.方法 Leksell-C型伽玛刀治疗难治性癫痫33例,30例获得随访列入研究,EEG检查26例异常.分为PET组(22例)和MEG组(8例),发作频率分别为4.8±1.9次/月和4.6±2.2次/月.根据癫痫发作特点、脑电图、PET或脑磁图、CT或MRI定位致痫灶.周边剂量为8～13Gy,中心剂量为16～45Gy,照射范围略大于PET和MEG所提示的致痫区范围.术后每3个月复查EEG,并对照术前EEG,观察癫痫发作控制情况,按国际癫痫学会分类法分为6级进行疗效判定.结果 随访时间6～19个月,Ⅰ～Ⅱ级10例(33.3%),Ⅲ～Ⅳ级14例(46.7%),Ⅴ级4例(13.3%),Ⅵ级2例(6.7%).总有效率80.0%.PET与MEG两组病例癫痫发作频次皆较术前明显减少,术后12个月分别降至2.0±1.3次/月和1.8±1.1次/月.随访EEG逐渐恢复正常12例(48.0%),好转9例(36.0%),无变化2例(8.0%),恶化2例(8.0%).PET与MEG两组之间在治疗前后都没有差别.结论 PET或MEG定位致痫灶,伽玛刀治疗顽固性癫痫疗效肯定,EEG可以在术后随访中发挥作用.
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基于正则化方法的加权小模估计在脑磁源成像中的应用
脑磁图(magnetoencephalography,MEG)逆问题的研究,根据点源和分布源两种源模型,可分为偶极子定位和磁源成像两大类求逆方法.采用非参数的分布源模型,MEG逆问题转化为一个病态的欠定方程组的求解.本文系统地阐述了结合Tikhonov正则技术的加权小模磁源重建方法,着重介绍了深度归一化算法、低分辨率脑电磁断层成像技术、局部欠定系统解法、选择性小模方法,此外还从广义的加权小模估计角度对大熵重建方法,融合其它脑功能成像技术的方法以及大后验概率估计方法加以解释和分析.不同的磁源成像方法目的都是通过引入合适的约束条件,从算法公式本身及神经细胞活动的特性中加以修正,减少逆问题的不适定程度,因此均可认为是使用正则方法来约束解空间,从而获得与测量磁场数据相拟合的并具有神经生理学和解剖学意义下的合理的解.基于正则化技术的加权小模估计是MEG逆问题研究中早开展、并已被广泛应用的磁源分布图像重建方法,本文给出了一个较为完整的理论发展框架.
关键词： MEG 分布源 磁源成像 最小模估计 Tikhonov正则 -
情绪加工的脑时空动态机制
本文综述了罗倩博士及其同事在近年来开展的情绪研究工作.他们通过认知行为和脑成像技术(包括fMRI、MEG),系统考察了情绪刺激的自动化、优先加工的神经机制,具体包括三个方面的研究内容:(1)阈下情绪加工(相对于阈上水平)的神经机制；(2)参与情绪加工的脑区之间的动态时空关系及功能联结；(3)情绪与注意之间的交互作用.
