【摘 要】
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脑电（EEG）是一种重要的脑功能成像技术，根据头皮记录的EEG信号重构皮层脑活动称为EEG源成像。然而脑源活动位置和尺寸的准确重构依然是一个挑战。为充分利用EEG和功能磁共振（fMRI）信号在时空分辨率上的互补信息，该文提出一个新的源成像方法——基于fMRI脑网络和时空约束的EEG源重构算法（FN-STCSI）。该方法在参数贝叶斯框架下，基于矩阵分解思想将源信号分解为若干时间基函数的线性组合。此外
【基金项目】
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国家自然科学基金（61703065）； 重庆市基础研究与前沿探索项目（cstc2018jcyjAX0151）； 重庆市自然科学基金（cstc2020jcyjmsxmX0284）； 重庆市教委科技项目青年项目（KJQN202000625）～～；
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脑电（EEG）是一种重要的脑功能成像技术，根据头皮记录的EEG信号重构皮层脑活动称为EEG源成像。然而脑源活动位置和尺寸的准确重构依然是一个挑战。为充分利用EEG和功能磁共振（fMRI）信号在时空分辨率上的互补信息，该文提出一个新的源成像方法——基于fMRI脑网络和时空约束的EEG源重构算法（FN-STCSI）。该方法在参数贝叶斯框架下，基于矩阵分解思想将源信号分解为若干时间基函数的线性组合。此外，为融合fMRI的高空间分辨率信息，FN-STCSI利用独立成分分析提取fMRI信号的功能网络，构建EEG源成像的空间协方差基，通过变分贝叶斯推断技术确定每个空间协方差基的相对贡献，实现EEG-fMRI融合。通过蒙特卡罗数值仿真和实验数据分析比较了FN-STCSI与现有算法在不同信噪比和不同先验条件下的性能，结果表明FN-STCSI能有效融合EEG-fMRI在时空上的互补信息，提高EEG弥散源成像的性能。
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