%0 Journal Article
%T Kalman Filter Based Framework for EEG Inverse Problem<br>基于卡尔曼滤波理论的脑电逆问题反演
%A LI Huang-wei
%A LIU Hua-feng
%A SHI Peng-cheng
%A LI Huang-wei
%A LIU Hua-feng
%A SHI Peng-cheng
%A LI Huang-wei
%A LIU Hua-feng
%A SHI Peng-cheng
%A <br>李璜玮
%A 刘华锋
%A 施鹏程
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%I 
%X 由头皮上的电压推断出大脑内神经活动源的过程称之为脑电逆问题，这一问题的解决具有重要的研究意义和应用价值。为了有效地进行脑电逆问题的反演计算，提出了一种基于状态空间的新的脑电逆问题求解算法。该方法首先根据神经系统的动力学方程得到状态方程，并由脑电系统的观测方程构成测量方程；然后应用卡尔曼滤波方法来反演大脑内活动源的信息。这种新的求逆算法不仅可以处理脑电系统中的不确定因素，而且还可以将静态和动态脑电逆问题的求解统一到同一框架下，因此具有一定的新颖性；最后分别给出了模拟数据和实际脑电数据的实验结果。实验结果证明，卡尔曼滤波法更具优越性。
%K EEG
%K inverse problem
%K state-space
%K Kalman filter<br>脑电图
%K 逆问题
%K 状态空间
%K 卡尔曼滤波法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=51E228188CB65CA7E84B2106707030B6&yid=DE12191FBD62783C&vid=F3583C8E78166B9E&iid=94C357A881DFC066&sid=D40528F59753C0F7&eid=043C7D0F3F6AC1B3&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=8