頭皮記錄的腦電是大腦中很多源在記錄點疊加起來的結果，而且，這些源的方向（一般隨著皮層的褶皺而變化）對最後測量出來的頭皮腦電有很大影響。所以不能簡單的把頭皮對應的啟用位置對映到皮層上去，那就只有借助於溯源方法了。
所謂腦電溯源定位，也即腦電逆向問題，概括的說就是：根據頭表測量電位訊號，反演估計腦內神經活動源的位置、方向和強度資訊。fmri在空間解析度上有著eeg不可比擬的優勢，那麼為什麼還要談eeg溯源呢？原因就在於eeg的時間解析度很高，可以達到毫秒級，在很多認知任務中，被啟用腦區可能在小時間尺度上發生變化，如果這種變化超過了fmri的窺察能力，也就使得eeg源定位成為了補充的研究手段。
從本質上來說，腦電逆問題應該是非線性優化問題，考慮到計算的複雜性，所以近似的規約為線性問題y=ax，y表示為頭表電極記錄到的點位，x是待進行空間定位的源資訊向量，a稱為傳遞（增益）矩陣，是腦電正問題的解，可以通過構造合適的頭模型等來獲得。
關於腦電逆問題的入門級文獻，推薦幾篇綜述文獻：
1.christoph m. michela,*, micah m. murray, et al. eeg source imaging.clinical neurophysiology 115 (2004) 2195–2222.
2.roberta grech1, tracey cassar*1,2,et al. review on solving the inverse problem in eeg source analysis. journal of neuroengineering and rehabilitation, 2008, 5:25 doi:10.1186/1743-0003-5-25.
幾個開源的matlab溯源工具箱：
spm8:
(vladimir litvak,jérémie mattout,et al.eeg and meg data analysis in spm8.comput intell neurosci. 2011: 852961.)
fieldtrip:
(oostenveld, r., fries, p., maris, e., schoffelen, jm (2011) fieldtrip: open source software for advanced analysis of meg, eeg, and invasive electrophysiological data. computational intelligence and neuroscience volume 2011 (2011), article id 156869, doi:10.1155/2011/156869)
loreta： 通過平滑約束，可以得到一些頭皮的啟用，由於它比較流行，現在很多人都在用，但這種數學上的約束（不是解剖生理學上的），會得到一些模糊的結果，這些結果很可能是錯誤的。而且，對於研究溯源方法的人，loreta可能顯得老了些。sloreta和eloreta都是它的改進版本。最近wellcome trust centre for neuroimaging課題組提出的bayes的源定位方法（如：friston et al., neuroimage 39 (2008) 1104–1120）可能是乙個不錯的解決方案（訪問網頁：）。
參考：
腦電電極帽
本文首發在個人部落格上 7988888.xyz 好了，上面說的這些是我最近遇到的問題，進入到今天分享的主題吧，今天要談到的是我們目前所使用到的電極帽種類，總體來說一共分為兩個大的種類 溼電極帽和幹電極帽 電極帽在eeg資料實驗中重要嗎？重要的，電極帽上一般都帶有電極感測器，通過在電極感測器與頭皮之間...
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