1、 本文主要研究了腦磁圖多偶極子模型?！　∈紫龋謩e對腦磁圖的研究概況，腦磁信號的神經(jīng)生理學(xué)基礎(chǔ)，腦磁正問題和腦磁逆問題做了較詳細的介紹。介紹了一種基于對易理論快速求解腦磁引導(dǎo)場的方法，建立了一個引導(dǎo)場網(wǎng)格，并通過三次插值獲得不處于網(wǎng)格節(jié)點處的引導(dǎo)場值?；谶@種引導(dǎo)場網(wǎng)格，可將腦磁正逆問題的求解速度相對標(biāo)準邊界元方法提高104量級。(不考慮只需要計算一次的引導(dǎo)場網(wǎng)格的計算時間)　　其次，在需要較多計算時間的全局優(yōu)化階段采用計算速

2、度很快的球模型，在局域優(yōu)化階段采用更精確的真實頭模型。通過測試，發(fā)現(xiàn)對于源較少的情況這種方法可以獲得很好的效果，提出了一種迭代方法去求解"局部最優(yōu)偶極子"。比較了這種方法和常用的奇異值分解方法的抗噪聲能力，結(jié)果顯示，迭代方法在強噪聲下具有更好的穩(wěn)定性。 然后，介紹了一種聯(lián)合使用全局優(yōu)化方法(遺傳算法)與局部優(yōu)化算法(Marquardt)的混合優(yōu)化方法。在算法中通過引入”局部最優(yōu)偶極子”，將偶極子的強度用引導(dǎo)場表示，從而在目標(biāo)函數(shù)