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Optimizing OPM-MEG Sensor Layouts Using the Sequential Selection Algorithm with Simulated Sources and Individual Anatomy
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AI
DOI：10.3390/s26041292.png)
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摘要
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基于光学泵浦磁力计（OPMs）的脑磁图（MEG）能够灵活地将传感器定位在更靠近头皮的位置，从而与传统的超导量子干涉装置（SQUID）系统相比提高了信噪比。然而，OPM-MEG的空间分辨率严重依赖于传感器布局，尤其是在传感器数量有限的情况下。本研究提出了一种优化OPM-MEG传感器布局的方法，利用每个受试者从个体磁共振成像（MRI）中获取的解剖信息。我们基于重建的头部表面生成了逼真的前向模型，并模拟了等效电流偶极子（ECDs）产生的磁场。我们比较了多种模拟策略，包括在皮层表面随机分布的ECDs和受限于感兴趣区域的ECDs。对于每个模拟磁场图（MFM）数据库，我们应用了顺序选择算法（SSA）来识别最大化信息捕获的传感器位置。与依赖大规模测量数据库的先前方法不同，这种模拟驱动策略消除了对大量预先存在的记录的需求。我们使用来自真实全头SQUID-MEG测量的听觉诱发电场（AEFs）的OPM-MEG数据集对个性化布局的性能进行了基准测试。结果表明，基于模拟的SSA优化改进了感兴趣皮层区域的覆盖范围，减少了准确源重建所需的传感器数量，并产生了与使用测量数据优化的布局性能相当的最佳传感器配置。为评估估计的MFMs质量，我们应用了相关系数（CC）、均方根误差和相对误差等指标。结果显示，前15到20个最优选的传感器（CC > 0.95）捕获了全头MFMs中大部分信息。此外，我们通过拟合等效电流偶极子对最高听觉响应（M100）进行了源定位，发现定位误差小于5 mm。结果进一步表明，SSA性能对个体化头部几何形状不敏感，支持使用代表性解剖模型的可能性，并突显了该方法在临床OPM-MEG应用中的潜力。
Keyword:
magnetoencephalography
optically pumped magnetometers
sensor optimization
sequential selection algorithm
auditory-evoked fields
magnetic field maps
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
引用论文
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