一项新研究中，科学家提出了一种新的方法来处理脑磁图(MEG)数据，有助于更精确地找到大脑皮层的激活区域。

研究于去年12月29日发表在《神经影像》上，标题为“Modified covariance beamformer for solving MEG inverse problem in the environment with correlated sources”(相关源环境下MEG逆问题的改进协方差波束形成器)，通讯作者为莫斯科高等经济学院生物电接口中心的Aleksandra Kuznetsova。

研究人员使用一种叫ReciPSIICOS的算法，配合自适应波束形成器(BF)，它尝试将来自其他来源的信号静音，仅保留当前处于活动状态的信号。这种方法能够提供相当高的活动可视化保真度。然而，这种方法也可以抑制由与其他脑区神经元群同时激活的神经元群产生的靶信号。

有关活跃神经元群体及其相互作用性质的信息被编码在一个特殊的协方差矩阵中，该协方差矩阵可以根据传感器数据进行计算。利用观测数据模型和相关矩阵模型，研究人员开发了一种数学算法，能够从相关矩阵中删除源相互作用的信息。

译/前瞻经济学人APP资讯组

参考资料:

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