脑电是人类对大脑研究的重要手段之一。脑电通过测量脑内神经电活动在头表上产生的电磁场来成像,因此可以用来研究大脑信息处理过程中的电生理活动,揭示人类大脑的奥秘。由于脑电的测量不可避免地会受到参考电极的影响,因此参考电极无关技术的研究具有重要的意义。 本论文以边界元(BEM)法为基础,针对真实头模型,研究了脑电的参考电极标准化技术(REST);高分辨脑电问题中的中尺度Laplacian技术,包括基于样条函数和基于径向基函数的中尺度Laplacian;表面Laplacian的高阶差分近似技术。参考电极标准化和Laplacian都是参考电极无关技术。 本文主要内容和成果如下 1) 参考电极标准化技术 为了消除各种参考电极对脑电带来的影响,本文在真实头模型上研究了参考电极标准化技术(REST)。该技术依据等效分布源原理,可以将以体表或者头表任何一点为参考的脑电记录转化为以无穷远点为参考的脑电记录。模拟实验结果和对实际实验数据处理的结果都显示了REST的有效性。 2) 中尺度Laplacian技术 Laplacian一般分为局部Laplacian和全局Laplacian两大类,它们各有优缺点。本文研究了介于局部Laplacian和全局Laplacian之间的两种中尺度Laplacian,它们分别是基于样条函数和径向基函数的。针对真实头模型的模拟研究和对真实脑电的应用对比都显示中尺度Laplacian能得到比全局Laplacian更好的结果。 3) 表面Laplacian的高阶差分近似 局部Laplacian常用五点差分法近似得到,它是Laplacain的2阶差分近似,本文中,我们进一步推导了4阶和6阶差分近似公式。各阶差分近似的对比研究结果表明:在没有噪声或者噪声较小时,高阶差分近似的结果好于低阶差分近似;但在噪声较大时,低阶差分近似的抑制噪声能力更强。 综上,本文的研究工作涉及到脑电的两种参考电极无关技术。其一是对脑