Depth-invariant beamforming for functional connectivity with MEG data

传统的波束形成器通过电和磁脑成像（EEG/MEG）重建头部外测量的大脑活动的大脑起源，存在深度偏差和邻近源的涂抹问题。在这里，为了应对这些方法上的挑战，我们提出了一种用于磁脑成像（MEG）数据的深度不变和前向波束形成器。基于这一新提议，我们进一步开发了一种两步方法来推断大脑中的功能连接。提出的方法对于大脑中的源深度是不变的。它消除了附近震源的涂抹，并允许时变震源方向。我们用来自面部感知实验的MEG数据说明了新方法，揭示了面部感知的功能连接模式。我们确定了一组大脑区域，在这些区域中，当刺激在面孔和混乱面孔之间发生变化时，它们的反应和连接性会发生显著变化。通过仿真研究，我们表明所提出的前向波束形成器在定位偏差方面优于基于传统波束形成器的前向方法。