抑郁症、阿尔兹海默症等神经精神疾病已经成为严重影响人类健康的重要疾病,而其治疗的药物开发进展缓慢,已经证明电、磁刺激和光刺激为该类疾病的诊治提供了有效手段。深部经颅磁刺激（Deep Transcranial Magnetic Stimulation,DTMS）是刺激海马等深部脑区域的一种新方式,是治疗由海马等组织病变导致的神经精神疾病的有效手段。为了获得精确的定位和合适的剂量,需要准确的大脑电场分布模型,实现个性化的电磁刺激。因此本文从个体脑组织建模入手,分析基于个性化模型DTMS线圈相关特性,提出一种实时获取磁刺激感应电场的方法,得到准确的大脑电场分布。首先,基于MRI图像,利用MIMICS等医学图像软件,建立了真实脑模型。采取灰度阈值分割、形态学操作、区域增长和手动编辑等方法,重建后的模型包含头皮、颅骨、脑脊液、脑灰质和脑白质五种组织结构。其次,利用真实颅脑模型,得到了DTMS的大脑电磁分布。选取常用DTMS线圈,进行仿真分析,通过与常用8字型线圈对比,分析DTMS线圈在真实颅脑模型下电磁场分布的特性。使用颅脑深部电场与头皮电场峰值之比作为评价指标,刻画分析DTMS深度特性。最后,利用深度学习实现了磁刺激的实时电场分布预测。基于真实颅脑模型,分析传统研究方法在临床中的局限性,提出一种快速获取磁刺激感应电场的方法。利用深度神经网络,无需建立物理模型,可以直接通过MRI图像预测感应电场。通过相应指标分析该方法与传统研究方法所获得的感应电场的相关性,验证该方法的可靠。本文通过MRI图像建模,研究脑组织特异性,分析DTMS线圈电磁场分布与深度特性,提出一种实时获取磁刺激感应电场的方法,为实现DTMS在临床中的应用提供了理论基础。