基于非负块稀疏贝叶斯学习的瞬态脑电源定位方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于非负块稀疏贝叶斯学习的瞬态脑电源定位方法及系统，该方法首先采集瞬态多通道EEG，计算样本协方差矩阵，对矩阵每列加权，可表示为Laplace平滑后各脑区上非负块稀疏表示；然后设置迭代停止条件以及非负脑区功率稀疏支撑向量的初始值；然后基于非负高斯分布迭代更新非负脑区功率向量的后验均值与协方差并由此更新非负脑区功率稀疏支撑向量；最后，利用最新的非负脑区功率稀疏支撑向量给出源定位结果。本发明利用协方差向量的脑区非负块稀疏表示，结合非负高斯后验分布的期望与方差，给出瞬态EEG源定位NNBSBL方法。该方法无需预知或估计噪声协方差矩阵，定位精度和分辨率高，为认知心理学、脑机接口、神经诊疗等领域提供了技术手段。