用于脑磁系统的校准方法、校准装置以及脑磁系统与流程

1.本公开涉及一种医疗器械领域，特别是涉及一种用于脑磁系统的校准方法和校准装置、电子设备、脑磁系统、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。


背景技术：

2.脑磁图(meg，magnetoencephalography)是一种无创伤性地探测大脑电活动产生的磁场的脑功能检测技术，具有毫秒级的时间分辨率和毫米级时间分辨率，且信号不受组织导电率和颅骨厚度等影响，可以用于对大脑皮层中电活动的精准定位，即脑磁溯源定位。
3.脑磁溯源定位在物理本质上是基于大脑电生理活动产生脑磁信号的传播模型，使用脑磁传感器阵列采集到的脑磁信号进行逆向求解，确定大脑皮层中电生理活动的源头位置和强度。脑磁溯源定位中的建模和逆向求解的过程需要各传感器敏感点相对于脑部空间的相对位置、矢量传感敏感方向以及传感器的增益等传感器参数。因而，如何获得准确的传感器参数是目前脑磁图技术的重点问题。


技术实现要素：

4.根据本公开的一个方面，提供了一种用于脑磁系统的校准方法，所述脑磁系统包括脑磁头盔、固定在所述脑磁头盔上的传感器阵列、可拆卸地附接到所述脑磁头盔上的线圈骨架以及固定在所述线圈骨架上的线圈阵列，并且所述校准方法包括：向所述线圈阵列提供电流信号，以使得所述线圈阵列产生磁场，其中，所述线圈骨架附接到所述脑磁头盔上；获取所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号；对所述感测信号进行处理，以获得所述传感器阵列针对所述线圈阵列的实际响应值，所述实际响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的实际磁场强度；基于所述电流信号和所述线圈阵列的参考位置参数，确定所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值，所述参考响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的理论磁场强度，所述参考响应值与所述线圈阵列的磁偶极子模型相关联，所述磁偶极子模型与所述线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及所述传感器阵列的传感器参数有关；以及基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定所述传感器阵列的实际传感器参数。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种用于脑磁系统的校准装置，所述脑磁系统包括脑磁头盔、固定在所述脑磁头盔上的传感器阵列、可拆卸地附接到所述脑磁头盔上的线圈骨架以及固定在所述线圈骨架上的线圈阵列，并且所述校准装置包括：提供模块，所述提供模块被配置为向所述线圈阵列提供电流信号，以使得所述线圈阵列产生磁场，其中，所述线圈骨架附接到所述脑磁头盔上；获取模块，所述获取模块被配置为获取所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号；信号处理模块，所述信号处理模块被配置为对所述感测信号进行处理，以获得所述传感器阵列针对所述线圈阵列的实际响应值，所述实际响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的实际磁
场强度；第一确定模块，所述第一确定模块被配置为基于所述电流信号和所述线圈阵列的参考位置参数，确定所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值，所述参考响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的理论磁场强度，所述参考响应值与所述线圈阵列的磁偶极子模型相关联，所述磁偶极子模型与所述线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及所述传感器阵列的传感器参数有关；以及第二确定模块，所述第二确定模块被配置为基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定所述传感器阵列的实际传感器参数。
6.根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述至少一个处理器执行时实现根据本公开的校准方法。
7.根据本公开的又一个方面，提供了一种脑磁系统，所述脑磁系统包括：脑磁头盔；固定在所述脑磁头盔上的传感器阵列；体模装置包括：可拆卸地附接到所述脑磁头盔上的线圈骨架；以及固定在所述线圈骨架上的线圈阵列；以及根据本公开的校准装置或根据本公开的电子设备。
8.根据本公开的又一个方面，提供了一个或多个计算机可读存储介质，其上存储有指令，所述指令响应于被一个或多个处理器执行，促使所述一个或多个处理器执行根据本公开的校准方法。
9.根据本公开的又一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开的校准方法。
10.在本公开中，基于传感器阵列感测固定在脑磁头盔上的线圈产生的磁场而输出的响应值、以及基于磁偶极子模型计算得到的参考响应值，确定传感器阵列的实际传感器参数。也就是说，基于脑磁系统的真实物理模型、附接在脑磁头盔上的线圈的磁偶极子模型以及固定在脑磁头盔上的传感器阵列的输出特征确定传感器阵列的实际传感器参数，而不依赖于传感器阵列的加工和安装信息，以便在实际使用过程中也能准确高效地获得传感器阵列的实际传感器参数，从而提高脑磁溯源定位的准确性。
11.根据在下文中所描述的实施例，本公开的这些和其它方面将是清楚明白的，并且将参考在下文中所描述的实施例而被阐明。
附图说明
12.在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本公开的更多细节、特征和优点被公开，在附图中：
13.图1示出了根据本公开示例性实施例的脑磁系统的示意图；
14.图2示出了图1中的脑磁系统的分解图；
15.图3示出了图1中的脑磁头盔的示意图；
16.图4示出了图1中的线圈骨架的示意图；
17.图5示出了根据本公开示例性实施例的用于脑磁系统的校准方法的流程图；
18.图6示出了根据本公开示例性实施例的用于脑磁系统的校准装置的示意性框图；
19.图7示出了根据本公开示例性实施例的图6中的校准装置以及脑磁系统的示意图；以及
20.图8示出了可以被用来实施本文所描述的方法的电子设备的示例配置。
具体实施方式
21.在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本技术的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
22.相关技术中，基于原子磁力计的脑磁传感器阵列可以通过原子磁力计的生产加工工艺和脑磁传感器阵列的装配方法等先验结构信息来得到传感器参数。具体地，通过按照设计方案将原子磁力计的各个元器件精密地装配到传感器阵列的封装外壳中，以确保原子磁力计的敏感点是相对于封装外壳的固定点，而各敏感轴向与封装外壳正交。然后，通过生产检验步骤对传感器阵列的增益进行校准。随后，根据原子磁力计的封装外壳和脑磁头盔的三维模型，得到二者之间的机械配合关系，获取各传感器敏感点相对于脑磁头盔的位置和敏感方向。最后，通过脑磁头盔和脑部结构成像的配准，得到各传感器敏感点相对于脑部空间的相对位置和矢量传感敏感方向，从而得到了完整的脑磁传感器阵列的传感器参数。
23.然而，在脑磁图的实际使用过程中，存在多种因素导致最初得到的传感器参数不准确。例如，传感器的加工和装配误差，导致传感器的实际敏感点与设计方案的预定点偏离，各敏感轴向不与封装外壳正交；长途运输过程中的震动使得传感器的敏感点和敏感轴向发生改变；脑磁头盔存在加工误差，且随温度、湿度等环境因素的变化发生形变，使得传感器阵列的封装外壳和脑磁头盔之间的实际机械配合关系与三维模型不符；传感器阵列在长期使用过程中发生变形和老化等，使得传感器的敏感点、敏感轴向和增益发生变化。因而，相关技术无法实现对脑磁系统中的传感器阵列的传感器参数的校准。
24.本公开通过基于脑磁系统的真实物理模型、附接在脑磁头盔上的线圈的磁偶极子模型以及固定在脑磁头盔上的传感器阵列的输出特征确定传感器阵列的实际传感器参数，而不依赖于传感器阵列的加工和安装信息，以便在实际使用过程中也能准确高效地获得传感器阵列的实际传感器参数，从而提高脑磁溯源定位的准确性。
25.下面结合附图详细描述本公开的实施例。
26.图1示出了根据本公开示例性实施例的脑磁系统1000的示意图；图2示出了图1中的脑磁系统1000的分解图；图3示出了图1中的脑磁头盔110的示意图；以及图4示出了图1中的体模装置120的示意图。如图1至图4所示，脑磁系统1000可包括脑磁头盔110和固定在脑磁头盔110上的传感器阵列(如图6所示的传感器阵列131)。为了对脑磁系统1000中的传感器阵列进行校准，脑磁系统1000还可包括用于对传感器阵列进行校准的可拆卸地附接到脑磁头盔110上的体模装置120(也即，校准装置)。体模装置可包括可拆卸地附接到脑磁头盔110上的线圈骨架121以及固定在线圈骨架121上的线圈阵列(未示出)。可拆卸地附接到脑磁头盔110上的体模装置120可以在对传感器阵列进行校准后从脑磁头盔上取下，而不影响脑磁头盔的正常使用。此外，体模装置可直接与脑磁头盔固定配合，使得校准过程不局限于脑磁头盔的具体安装和使用位置，从而实现对传感器阵列的原位校准。
27.在一些实施例中，脑磁头盔110上可设置多个传感器安装架111，用于安装传感器阵列。
28.在一些实施例中，在线圈骨架121上可设置多个孔，以用于缠绕线圈。
29.在一些实施例中，体模装置120还可包括固定机构122，用于将线圈骨架121可拆卸地附接到脑磁头盔110上，固定机构122可被配置为在线圈骨架121附接到脑磁头盔110上的情况下线圈骨架121与脑磁头盔110的相对位置不变。也就是说，该固定机构可以使得线圈骨架与线圈和脑磁头盔刚性连接，以使得线圈骨架与线圈随着脑磁头盔的移动而不发生任何相对平动或转动，从而保持线圈骨架与线圈和装配于脑磁头盔的传感器阵列相对位置始终一致。由此，可以使得利用该体模装置对传感器阵列进行的校准操作更加准确。
30.在一些实施例中，固定机构122可以构造为适配不同型号的脑磁头盔(即，具有通用性)，从而使得该体模装置可以适配于不同的脑磁头盔，以便可以将同一个体模装置固定到不同的脑磁头盔上从而对其进行校准。具体地，固定机构122上可设置位置不同的多个孔口，以便于针对不同的脑磁头盔选择合适位置的孔口通过螺栓等连接件将线圈骨架固定到脑磁头盔上。相应地，如图2所示，脑磁头盔110上也可设置插接结构130，其可安装在传感器安装架111中，以与固定机构122上的孔口一起通过连接件将脑磁头盔与线圈骨架固定在一起。脑磁头盔上附加的插接结构130可以实现体模装置的适配性，以适配不同的脑磁头盔。
31.在一些实施例中，为了使得附接在脑磁头盔上的线圈通电产生的磁场可以尽可能准确地使用磁偶极子模型表示，可以采用预设的方式配置线圈和线圈骨架。例如，线圈可以使用例如铜线绕制在线圈骨架上。又例如，绕制后的线圈可以形成具有预设直径的闭合圆形，且形成该闭合圆形的导线可以处于一个平面上。预设直径可以小于或等于约5mm。替代地，绕制后的线圈也可以形成等腰三角形等形状，以产生不同类型的磁偶极子磁场。又例如，线圈的引出导线可以设置为双绞线，以避免产生额外的干扰磁场。双绞线的密度可以设定为不小于约3次/厘米，双绞线的引出长度可以设定为不小于约1米。在此应理解，线圈的上述参数可以根据实际应用情况设定为其他数值。
32.此外，线圈骨架和固定机构中的至少一者可以使用高耐热材料制成。其中，高耐热材料可包括聚醚醚酮peek、聚苯硫醚pps塑料等。上述实施方式可以确保线圈骨架和固定机构在高温下不变形，从而确保磁偶极子模型中所使用的线圈位置参数(包括位置和取向)的准确性。
33.在一些实施例中，线圈阵列可包括多个线圈。例如，多个线圈的数量大于或等于7左右，例如为15。在一些示例中，多个线圈被布置成使得多个线圈中的相邻两个线圈在线圈骨架上彼此间隔开预设距离。也就是说，多个线圈的排布可以尽可能分散，以避免产生的磁场相互影响，从而导致传感器对于多个线圈各自产生的磁场的测量不具有差异性。在一些示例中，预设距离被设定为使得多个线圈所分别对应的感测信号具有一定差异，从而能够为使用该校准装置对传感器阵列进行的校准操作提供有效的信息。
34.在一些实施例中，预设距离是通过确定线圈排布目标函数的最优解而得到的，线圈排布目标函数与多个线圈中的每相邻两个线圈与同一参考传感器之间的矢量夹角相关联。具体地，例如，对于给定的传感器，其位置向量为第i个线圈和第k个线圈(i，k＝1，2，3...，n)(其中，n为多个线圈的数量)的中心(其位置向量分别为和)到给定的传感器的矢量夹角θ通过如下公式表示：
35.36.如果设定一个参考传感器，其位置向量为则线圈排布的品质因数q可以定义为：
[0037][0038]
因此，在线圈的数量为n的情况下，线圈排布目标函数则可以通过如下公式表示：
[0039][0040]
根据上述线圈排布目标函数使用例如模拟退火算法可以解得一组优化的
[0041]
(i＝1,2,3...,n)，以使得多个线圈中的每相邻的两个线圈的距离最大，即多个线圈排布地尽可能地分散。
[0042]
图5示出了根据本公开示例性实施例的用于脑磁系统1000的校准方法5000的流程图。
[0043]
其中，校准方法5000可以用于例如图1至图4中所示的脑磁系统1000。如图5所示，校准方法5000可包括：步骤s501、向线圈阵列提供电流信号，以使得线圈阵列产生磁场，其中，线圈骨架121附接到脑磁头盔110上；步骤s502、获取传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号；步骤s503、对感测信号进行处理，以获得传感器阵列针对线圈阵列的实际响应值，实际响应值用于表征传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场感测到的实际磁场强度；步骤s504、基于电流信号和线圈阵列的参考位置参数，确定传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值，参考响应值用于表征传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场感测到的理论磁场强度，参考响应值与线圈阵列的磁偶极子模型相关联，磁偶极子模型与线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及传感器阵列的传感器参数有关；以及步骤s505、基于传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定传感器阵列的实际传感器参数。
[0044]
上述实施方式可以基于脑磁系统1000的真实物理模型、附接在脑磁头盔上的线圈的磁偶极子模型以及固定在脑磁头盔上的传感器阵列的输出特征确定传感器阵列的实际传感器参数，而不依赖于传感器阵列的加工和安装信息，以便在实际使用过程中也能准确高效地获得传感器阵列的实际传感器参数，从而提高脑磁溯源定位的准确性。
[0045]
在步骤s501中，向线圈阵列提供的电流信号可以包括例如正弦波形或余弦波形等的电流。其中，电流信号的频率例如约为20hz。在一些示例中，可以例如使用多通道高精度电流源对线圈阵列输入电流信号。在一些示例中，电流信号被设定为具有合适的大小，以使得在该电流信号的作用下线圈所产生的磁场强度不超过传感器的响应范围，例如不超过3nt。
[0046]
在步骤s502中，在固定在脑磁头盔上的线圈阵列产生磁场的情况下，同样固定在脑磁头盔上的传感器阵列将感测产生的磁场，从而输出对应的感测信号。可以例如使用多通道数据采集装置(以约6000hz的采样频率)采集传感器阵列输出的感测信号。例如，如果向其中一个线圈通入幅值为1ma且频率为10hz的正弦波信号，则该线圈可产生频率为10hz的磁场，而传感器将感测到幅值例如为1nt且频率为10hz的正弦波信号，即为感测信号。在步骤s503中，可以例如采用数据分析软件对采集到的感测信号进行处理，以便于得到传感器阵列对于线圈阵列的实际响应值(与上述参考响应值相对应，例如，为电压信号)。在一些示例中，步骤s503、对感测信号进行处理，以获得传感器阵列针对线圈阵列的实际响应值可
包括：获取感测信号的幅值和相位，以分别作为实际响应值的绝对值和正负。具体地，例如，使用约19hz～21hz的五阶iir带通滤波器，对感测信号进行滤波处理。然后使用数字相敏检波算法，获取滤波后的感测信号的幅值和相位，其幅值即为实际响应值。由于可以认为电磁波的传播在传感器阵列的尺度上是瞬时完成的，因此可以假设传感器采集到的感测信号的相位实际只有同相(相位差为0)和反相(相位差为π)两种，其分别对应实际响应值的数值的正负号。例如，对幅值1nt且频率10hz的正弦波信号的感测信号进行上述处理，可以得到1nt大小的实际响应值。在此应理解，上述对感测信号进行处理时所设置的参数可以根据实际情况进行调整。此外，也可以通过现有技术中的其他方式将传感器采集到的感测信号处理为响应值。
[0047]
在步骤s504中，如果线圈阵列在接收到电流信号后产生的磁场接近于特定空间分布的磁偶极子磁场，则可以用磁偶极子模型来近似表示所产生的磁场。具体地，例如，假设对于某个线圈，输入该线圈的电流信号的大小为i，该线圈的回路面积矢量为则偶极矩为此时，该线圈在空间内所生成的磁感应强度可用如下磁偶极子模型来表示：
[0048][0049]
其中，和分别为观测点(即，传感器的敏感点)和偶极子(即，线圈)中心点的位置参数，μ0为真空磁导率。此时，对于传感器阵列中的某个传感器通道，可以根据上述磁偶极子模型确定该传感器在感测该线圈产生的磁场后输出的参考响应值(其中，传感器的响应值例如为电压信号)。具体，该参考响应值b可以通过如下公式来表示：
[0050][0051]
其中，g为传感器增益，为传感器的方向参数。在此应注意，在本文中，传感器的传感器参数可包括传感器的敏感点相对于脑磁头盔空间的相对位置x、y、z(即，位置参数)，矢量传感敏感方向i、j、k(即，方向参数)以及传感器的增益g等参数。
[0052]
在一些实施例中，在线圈阵列包括多个线圈并且传感器阵列包括多个传感器的情况下，步骤s501、向线圈阵列提供电流信号，以使得线圈阵列产生磁场可包括：依次针对多个线圈中的每个线圈，向该线圈提供电流信号，以使得该线圈产生对应的磁场。此时，步骤s502、获取传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号包括：针对多个传感器中的每个传感器，在每个线圈产生对应的磁场的情况下，获取该传感器针对与该线圈对应的磁场所输出的感测信号。也就是说，对多个线圈轮流输入电流信号，多个传感器中的每个传感器对在电流信号作用下的每个线圈产生的磁场进行感测。具体地，向多个线圈中的第i个线圈输入电流信号，以使得该第i个线圈产生对应的磁场。第j个传感器将感测到与该第i线圈产生的磁场相比具有相同的频率和波形的磁场，以输出对应的感测信号pi。按照上述方式轮流对多个线圈中的其他线圈输入电流信号，并获取每个传感器输出的对应感测信号。假设对n个线圈轮流施加电流信号，m个传感器可以感测输出m个n
×
1感测信号向量pj(j＝1，2，3...，m)，其中，感测信号向量pj表示第j个传感器针对n个线圈的感测信号。上述实施方式可以便于通过传感器的输出特征解算出传感器的位置参数。
[0053]
在一些实施例中，针对多个传感器中的每个传感器(例如，第j个传感器)并且多个线圈中的每个线圈(例如，第i个线圈)，传感器阵列针对线圈阵列的实际响应值可包括该传感器(例如，第j个传感器)针对该线圈(例如，第i个线圈)的实际响应值。也就是说，对上述m个n
×
1感测信号向量pj中的每个感测信号(例如，)进行处理，以得到每个传感器针对每个线圈的实际响应值(例如，第j个传感器针对第i个线圈的实际响应值yi)，从而组成m个n
×
1实际响应值向量yj(j＝1，2，3...，m)，其中，实际响应值向量yj表示第j个传感器针对n个线圈的实际响应值。与实际响应值相对应的，传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值可包括该传感器(例如，第j个传感器)针对该线圈(例如，第i个线圈)的参考响应值。具体地，根据前述磁偶极子模型，第i个线圈在空间内所生成的磁感应强度可用如下磁偶极子模型来表示：
[0054][0055]
其中，和分别为第j个传感器的敏感点的位置参数和第j个线圈中心点的位置参数，μ0为真空磁导率。此时，对于传感器阵列中的第j传感器，在该第i个线圈的磁场的作用下，得到的参考响应值bi可以通过如下公式来表示：
[0056][0057]
其中，g为第j个传感器的传感器增益，为第j个传感器的方向参数。
[0058]
在一些实施例中，步骤s505、基于传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定传感器阵列的实际传感器参数可包括：基于该传感器(例如，第j个传感器)针对多个线圈中的每个线圈(例如，第i个线圈)的参考响应值以及针对多个线圈中的每个线圈(例如，第i个线圈)的实际响应值，确定该传感器的实际传感器参数。也就是说，基于第j个传感器针对n个线圈中的每个线圈的参考响应值以及针对n个线圈中的每个线圈的实际响应值yi(i＝1,2,3...,n)，可以确定该第j个传感器的实际传感器参数。例如，通过找到一组传感器参数g、使得第j个传感器针对n个线圈的yi与bi的误差的平方和最小，即上述实施方式可以提高对传感器参数的估计的准确性。
[0059]
在一些实施例中，步骤s505可包括：基于传感器阵列针对线圈阵列的实际响应值和参考响应值，确定优化目标函数，优化目标函数表征参考响应值和实际响应值的接近程度；以及根据优化目标函数，确定传感器阵列的实际传感器参数。优化目标函数可以与参考响应值和对应的实际响应值的比值或差值相关联。例如，可以将优化目标函数设定为与参考响应值和对应的实际响应值的差值相关联。具体地，可以将优化目标函数设定为其表示第j个传感器针对n个线圈的参考响应值以及针对n个线圈的实际响应值yi(i＝1,2,3...,n)之间的误差的平方和最小。基于上述优化目标函数可以找到最优的传感器参数g、作为第j个传感器的实际传感器参数。
[0060]
在一些示例中，可以将上述针对第j个传感器的优化目标函数写为矢量形式，即其中，yj表示第j个传感器针对n个线圈的实际响应值，对应地，表示第j个传感器针对n个线圈的参考响应值。在求解优化目标函数的最优解的过程中，可以将上述优化目标函数写为笛卡尔坐标系下的形式如下：
[0061][0062]
其中，分别为笛卡尔坐标系下的x、y、z轴的单位方向矢量，与前述的特征相同，即与传感器的位置参数(即，x、y、z)、线圈阵列的位置参数(i＝1,2,3...,n)和偶极矩相关联。此时，可以根据上述笛卡尔坐标系下的优化目标函数解算出一组传感器参数g、x、y、z、i、j、k使得优化目标函数最小，以将其作为第j个传感器的实际传感器参数。例如，可以使用粒子群优化(partical swarm optimization，pso)算法、梯度下降法、牛顿法、adam法等优化方法、以及遗传算法等智能算法等根据上述优化目标函数估计传感器参数。
[0063]
在一些实施例中，根据优化目标函数，确定传感器阵列的实际传感器参数包括：在预设约束条件下，根据优化目标函数确定传感器阵列的实际传感器参数，预设约束条件包括以下各项中的至少一项：传感器阵列的传感器参数满足传感器参数范围以及传感器阵列的传感器参数中的方向参数的平方和等于1(即，i2+j2+k2＝1)。传感器参数范围是由传感器阵列的参考传感器参数以及传感器阵列的封装外壳的空间位置范围确定的。
[0064]
在一些实施例中，传感器阵列的参考传感器参数是根据传感器阵列的封装外壳和脑磁头盔处于配合情况下的三维模型(例如，cad模型)以及脑磁头盔生产过程中对传感器阵列进行校准得到的传感器参数确定的。具体地，根据传感器封装外壳和脑磁头盔处于配合下的三维模型和生产过程中校准的传感器参数的数值，得到每个传感器的初始位置参数、初始方向参数和初始增益，作为例如pso算法的初始传感器参数值。同时从三维模型上也可以得到传感器封装外壳的空间位置范围，作为传感器位置参数x、y、z的约束。其中，pso算法的粒子数量参数可设定为大于3000。
[0065]
图6示出了根据本公开示例性实施例的用于脑磁系统1000的校准装置的示意性框图。如图6所示，校准装置6000可包括提供模块601、获取模块602、信号处理模块603、第一确定模块604以及第二确定模块605。提供模块601被配置为向线圈阵列提供电流信号，以使得线圈阵列产生磁场，其中，线圈骨架附接到脑磁头盔上。获取模块602被配置为获取传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号。信号处理模块603被配置为对感测信号进行处理，以获得传感器阵列针对线圈阵列的实际响应值，实际响应值用于表征传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场感测到的实际磁场强度。第一确定模块604被配置为基于电流信号和线圈阵列的参考位置参数，确定传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值，参考响应值用于表征传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场感测到的理论磁场强度，参考响应值与线圈阵列的磁偶极子模型相关联，磁偶极子模型与线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及传感器阵列的传感器参数有关。第二确定模块605被配置为基于传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定传感器阵列的实际传感器参数。
[0066]
应当理解，图6中所示装置6000的各个模块可以与参考图5描述的方法5000中的各个步骤相对应。由此，上面针对方法5000描述的操作、特征和优点同样适用于装置6000及其包括的模块。为了简洁起见，某些操作、特征和优点在此不再赘述。
[0067]
根据本公开又一方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，处理器被配置为执行计算机程序以实现上述文描述的方法5000。
[0068]
根据本公开的又一方面，如图7所示，提供了一种脑磁系统7000，脑磁系统7000可包括：脑磁头盔110；固定在脑磁头盔110上的传感器阵列131；体模装置120，其包括：可拆卸地附接到脑磁头盔110上的线圈骨架121；以及固定在线圈骨架121上的线圈阵列；以及校准装置6000(即，图6中描述的校准装置，包括提供模块601、获取模块602、信号处理模块603、第一确定模块604以及第二确定模块605)或上述电子设备。上述脑磁系统7000中的脑磁头盔、传感器阵列、线圈骨架以及线圈阵列的特征与图1至4中描述的脑磁系统1000的脑磁头盔、传感器阵列、线圈骨架以及线圈阵列的特征相同，在此不再详述。
[0069]
在一些实施例中，脑磁系统1000还可包括电流源，例如，多通道高精度电流源。其可以在提供模块601的控制下向线圈阵列提供电流信号。
[0070]
在一些实施例中，获取模块602可例如为多通道数据采集装置，以获取传感器阵列的感测信号。
[0071]
在一些实施例中，信号处理模块603可例如为数据采集分析装置，以对感测信号进行处理。信号处理模块还可被配置为向提供模块601发送控制信号，以控制提供模块向线圈阵列提供的电流信号。
[0072]
根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机程序的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机程序在被处理器执行时实现上述文描述的方法5000。
[0073]
根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上文描述的方法5000。
[0074]
在下文中，结合图8描述这样的计算机设备、非暂态计算机可读存储介质和计算机程序产品的说明性示例。
[0075]
图8示出了可以被用来实施本文所描述的模块和功能的电子设备800的示例配置。
[0076]
电子设备800可以是各种不同类型的设备，例如服务提供商的服务器、与客户端(例如，客户端设备)相关联的设备、片上系统、和/或任何其它合适的电子设备或计算系统。电子设备800的示例包括但不限于：台式计算机、服务器计算机、笔记本电脑或上网本计算机、移动设备(例如，平板电脑或者phablet设备、蜂窝或其他无线电话(例如，智能电话)、记事本计算机、移动台)、可穿戴设备(例如，眼镜、手表)、娱乐设备(例如，娱乐器具、通信地耦合到显示设备的机顶盒、游戏机)、电视或其他显示设备、汽车计算机等等。因此，电子设备800的范围可以从具有大量存储器和处理器资源的全资源设备(例如，个人计算机、游戏控制台)到具有有限的存储器和/或处理资源的低资源设备(例如，传统的机顶盒、手持游戏控制台)。
[0077]
电子设备800可以包括能够诸如通过系统总线814或其他适当的连接彼此通信的至少一个处理器802、存储器804、(多个)通信接口806、显示设备808、其他输入/输出(i/o)设备810以及一个或更多大容量存储设备812。
[0078]
处理器802可以是单个处理单元或多个处理单元，所有处理单元可以包括单个或多个计算单元或者多个核心。处理器802可以被实施成一个或更多微处理器、微型计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理单元、状态机、逻辑电路和/或基于操作指令来操纵信号的任何设备。除了其他能力之外，处理器802可以被配置成获取并且执行存储在存储器804、大容量存储设备812或者其他计算机可读介质中的计算机可读指令，诸如操作系统816的程序代码、应用程序818的程序代码、其他程序820的程序代码等。
[0079]
存储器804和大容量存储设备812是用于存储指令的计算机存储介质的示例，指令由处理器802执行来实施前面所描述的各种功能。举例来说，存储器804一般可以包括易失性存储器和非易失性存储器二者(例如ram、rom等等)。此外，大容量存储设备812一般可以包括硬盘驱动器、固态驱动器、可移除介质、包括外部和可移除驱动器、存储器卡、闪存、软盘、光盘(例如cd、dvd)、存储阵列、网络附属存储、存储区域网等等。存储器804和大容量存储设备812在本文中都可以被统称为存储器或计算机存储介质，并且可以是能够把计算机可读、处理器可执行程序指令存储为计算机程序代码的非瞬时性介质，计算机程序代码可以由处理器802作为被配置成实施在本文的示例中所描述的操作和功能的特定机器来执行。
[0080]
多个程序模块可以存储在大容量存储设备812上。这些程序包括操作系统816、一个或多个应用程序818、其他程序820和程序数据822，并且它们可以被加载到存储器804以供执行。这样的应用程序或程序模块的示例可以包括例如用于实现以下部件/功能的计算机程序逻辑(例如，计算机程序代码或指令)：校准装置6000(包括提供模块601、获取模块602、信号处理模块603、第一确定模块604以及第二确定模块605)、方法5000(包括方法5000的任何合适的步骤)、和/或本文描述的另外的实施例。
[0081]
虽然在图8中被图示成存储在电子设备800的存储器804中，但是模块816、818、820和822或者其部分可以使用可由电子设备800访问的任何形式的计算机可读介质来实施。如本文所使用的，“计算机可读介质”至少包括两种类型的计算机可读介质，也就是计算机存储介质和通信介质。
[0082]
计算机存储介质包括通过用于存储信息的任何方法或技术实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质，信息诸如是计算机可读指令、数据结构、程序模块或者其他数据。计算机存储介质包括而不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术，cd-rom、数字通用盘(dvd)、或其他光学存储装置，磁盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁性存储设备，或者可以被用来存储信息以供电子设备访问的任何其他非传送介质。
[0083]
与此相对，通信介质可以在诸如载波或其他传送机制之类的已调数据信号中具体实现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。本文所定义的计算机存储介质不包括通信介质。
[0084]
电子设备800还可以包括一个或更多通信接口806，以用于诸如通过网络、直接连接等等与其他设备交换数据，正如前面所讨论的那样。这样的通信接口可以是以下各项中的一个或多个：任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic))、有线或无线(诸如ieee 802.11无线lan(wlan))无线接口、全球微波接入互操作(wi-max)接口、以太网接口、通用串行总线(usb)接口、蜂窝网络接口、bluetoothtm接口、近场通信(nfc)接口等。通信接口806可以促进在多种网络和协议类型内的通信，其中包括有线网络(例如lan、电缆等等)和无线
网络(例如wlan、蜂窝、卫星等等)、因特网等等。通信接口806还可以提供与诸如存储阵列、网络附属存储、存储区域网等等中的外部存储装置(未示出)的通信。
[0085]
在一些示例中，可以包括诸如监视器之类的显示设备808，以用于向用户显示信息和图像。其他i/o设备810可以是接收来自用户的各种输入并且向用户提供各种输出的设备，并且可以包括触摸输入设备、手势输入设备、摄影机、键盘、遥控器、鼠标、打印机、音频输入/输出设备等等。
[0086]
虽然在附图和和前面的描述中已经详细地说明和描述了本公开，但是这样的说明和描述应当被认为是说明性的和示意性的，而非限制性的；本公开不限于所公开的实施例。通过研究附图、公开内容和所附的权利要求书，本领域技术人员在实践所要求保护的主题时，能够理解和实现对于所公开的实施例的变型。在权利要求书中，词语“包括”不排除未列出的其他元件或步骤，不定冠词“一”或“一个”不排除多个，并且术语“多个”是指两个或两个以上。在相互不同的从属权利要求中记载了某些措施的仅有事实并不表明这些措施的组合不能用来获益。

技术特征：
1.一种用于脑磁系统的校准方法，所述脑磁系统包括脑磁头盔、固定在所述脑磁头盔上的传感器阵列、可拆卸地附接到所述脑磁头盔上的线圈骨架以及固定在所述线圈骨架上的线圈阵列，并且所述校准方法包括：向所述线圈阵列提供电流信号，以使得所述线圈阵列产生磁场，其中，所述线圈骨架附接到所述脑磁头盔上；获取所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号；对所述感测信号进行处理，以获得所述传感器阵列针对所述线圈阵列的实际响应值，所述实际响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的实际磁场强度；基于所述电流信号和所述线圈阵列的参考位置参数，确定所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值，所述参考响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的理论磁场强度，所述参考响应值与所述线圈阵列的磁偶极子模型相关联，所述磁偶极子模型与所述线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及所述传感器阵列的传感器参数有关；以及基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定所述传感器阵列的实际传感器参数。2.根据权利要求1所述的校准方法，其中，所述传感器阵列包括多个传感器，所述线圈阵列包括多个线圈，并且其中，向所述线圈阵列提供电流信号，以使得所述线圈阵列产生磁场包括：依次针对所述多个线圈中的每个线圈，向该线圈提供所述电流信号，以使得该线圈产生对应的磁场，并且其中，获取所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号包括：针对所述多个传感器中的每个传感器，在每个线圈产生对应的磁场的情况下，获取该传感器针对与该线圈对应的磁场所输出的感测信号。3.根据权利要求2所述的校准方法，其中，针对所述多个传感器中的每个传感器并且所述多个线圈中的每个线圈，所述传感器阵列针对所述线圈阵列的实际响应值包括所述传感器针对所述线圈的实际响应值，并且所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值包括所述传感器针对所述线圈的参考响应值，并且其中，基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定所述传感器阵列的实际传感器参数包括：基于所述传感器针对多个线圈中的每个线圈的参考响应值以及针对所述多个线圈中的每个线圈的实际响应值，确定所述传感器的实际传感器参数。4.根据权利要求1至3中任一项所述的校准方法，其中，基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定所述传感器阵列的实际传感器参数包括：基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定优化目标函数，所述优化目标函数表征所述参考响应值和所述实际响应值的接近程度；以及根据所述优化目标函数，确定所述传感器阵列的实际传感器参数。5.根据权利要求4所述的校准方法，其中，根据所述优化目标函数，确定所述传感器阵列的实际传感器参数包括：在预设约束条件下，根据所述优化目标函数确定所述传感器阵列的实际传感器参数，所述预设约束条件包括以下各项中的至少一项：所述传感器阵列的
传感器参数满足传感器参数范围以及所述传感器阵列的传感器参数中的方向参数的平方和等于1，其中，所述传感器参数范围是由所述传感器阵列的参考传感器参数以及所述传感器阵列的封装外壳的空间位置范围确定的。6.根据权利要求5所述的校准方法，其中，所述传感器阵列的参考传感器参数是根据所述传感器阵列的封装外壳和所述脑磁头盔处于配合情况下的三维模型以及所述脑磁头盔生产过程中对所述传感器阵列进行校准得到的所述传感器参数确定的。7.一种用于脑磁系统的校准装置，所述脑磁系统包括脑磁头盔、固定在所述脑磁头盔上的传感器阵列、可拆卸地附接到所述脑磁头盔上的线圈骨架以及固定在所述线圈骨架上的线圈阵列，并且所述校准装置包括：提供模块，所述提供模块被配置为向所述线圈阵列提供电流信号，以使得所述线圈阵列产生磁场，其中，所述线圈骨架附接到所述脑磁头盔上；获取模块，所述获取模块被配置为获取所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号；信号处理模块，所述信号处理模块被配置为对所述感测信号进行处理，以获得所述传感器阵列针对所述线圈阵列的实际响应值，所述实际响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的实际磁场强度；第一确定模块，所述第一确定模块被配置为基于所述电流信号和所述线圈阵列的参考位置参数，确定所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值，所述参考响应值用于表征所述传感器阵列针对所述线圈阵列产生的磁场感测到的理论磁场强度，所述参考响应值与所述线圈阵列的磁偶极子模型相关联，所述磁偶极子模型与所述线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及所述传感器阵列的传感器参数有关；以及第二确定模块，所述第二确定模块被配置为基于所述传感器阵列针对所述线圈阵列的参考响应值和所述实际响应值，确定所述传感器阵列的实际传感器参数。8.一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述至少一个处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的校准方法。9.一种脑磁系统，所述脑磁系统包括：脑磁头盔；固定在所述脑磁头盔上的传感器阵列；体模装置，所述体模装置包括：可拆卸地附接到所述脑磁头盔上的线圈骨架；以及固定在所述线圈骨架上的线圈阵列；以及根据权利要求7所述的校准装置或根据权利要求8所述的电子设备。10.根据权利要求9所述的脑磁系统，其中，所述体模装置还包括固定机构，用于将所述线圈骨架可拆卸地附接到所述脑磁头盔上，所述固定机构被配置为在所述线圈骨架附接到所述脑磁头盔上的情况下保持所述线圈骨架与所述脑磁头盔的相对位置不变。11.根据权利要求9所述的脑磁系统，其中，所述线圈阵列包括多个线圈，所述多个线圈
被布置成使得所述多个线圈中的相邻两个线圈在所述线圈骨架上彼此间隔开预设距离。12.根据权利要求11所述的脑磁系统，其中，所述预设距离是通过确定线圈排布目标函数的最优解而得到的，所述线圈排布目标函数与所述多个线圈中的每相邻两个线圈与同一参考传感器之间的矢量夹角相关联。13.根据权利要求11或12所述的脑磁系统，其中，所述多个线圈的数量大于或等于7。14.一个或多个计算机可读存储介质，其上存储有指令，所述指令响应于被一个或多个处理器执行，促使所述一个或多个处理器执行权利要求1至6中任一项所述的校准方法。15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的校准方法。

技术总结
本公开涉及用于脑磁系统的校准方法、校准装置以及脑磁系统。校准方法包括：向线圈阵列提供电流信号，以使得线圈阵列产生磁场，其中，线圈骨架附接到脑磁头盔上；获取传感器阵列针对线圈阵列产生的磁场所输出的感测信号；对感测信号进行处理，以获得传感器阵列针对线圈阵列的实际响应值；基于电流信号和线圈阵列的参考位置参数，确定传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值，参考响应值与线圈阵列的磁偶极子模型相关联，磁偶极子模型与线圈阵列的位置参数和接收到的电流信号以及传感器阵列的传感器参数有关；以及基于传感器阵列针对线圈阵列的参考响应值和实际响应值，确定传感器阵列的实际传感器参数。际传感器参数。际传感器参数。


技术研发人员：蔡宾
受保护的技术使用者：北京未磁科技有限公司
技术研发日：2023.07.06
技术公布日：2023/10/15