本发明属于脑电源成像，更具体地，涉及一种实时脑电源成像系统。
背景技术：
1、大脑作为人类中枢神经系统的核心，不仅控制着我们的思维、情感和行为，还与我们的感知、记忆和学习等认知功能密切相关。它的重要性不言而喻，是理解人类行为和心理活动的关键。随着科学技术的发展，脑功能成像技术应运而生，成为研究大脑结构和功能的重要工具。这些技术能够无创地观察大脑在不同状态下的活动模式，揭示大脑如何响应外部刺激和内部思维过程。
2、脑功能成像技术提供了一种直观、动态的方式来观察大脑的工作原理，通过这些技术，科学家能够观察到大脑在进行特定任务时的活动变化，从而更好地理解大脑如何协调不同的区域以完成复杂的认知任务。脑功能成像技术在医学领域发挥着重要作用，它们帮助医生诊断和治疗各种脑部疾病，如阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁症和精神分裂症等；它们还为教育、心理学、人工智能等领域提供了宝贵的数据和见解，通过这些技术，研究人员能够更深入地了解大脑的可塑性，探索大脑如何适应和学习新技能，以及如何通过训练和干预来改善大脑功能。随着技术的不断进步，脑功能成像技术将继续拓展我们对大脑的认识，为人类健康和认知科学的发展做出贡献。
3、脑电源成像逆问题是通过采样脑电磁数据反演脑内神经元活动信息的过程，是脑电源成像的核心。脑电源成像中的一个持久挑战是实时且鲁棒的恢复大脑信号，这要求提出一个计算高效、准确的方法，以达到实时源成像的效果。近年来新的脑电源成像相关方法不断提出，其中也不乏计算迅速且准确率高的方法，但他们都无法达到实时的要求；并且，由于脑电源成像逆问题计算的复杂性、数据处理的计算量较大，这对于所提出的方法以及相关设备的支持都是一个极大的挑战；最后由于采集数据的质量参差不齐，必然包含一些数据噪声和伪影，这都会降低成像的精度。因此，如何做到在噪声存在的情况下，实时且准确地利用脑电采样数据对脑活动进行成像成为了一个具有挑战性的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种实时脑电源成像系统，可实现在高斯和真实脑噪声条件下实时重构脑源活动时空特征，同时可以高效地处理超长采样时间的脑电数据，并且结果具有鲁棒性。
2、为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种实时脑电源成像系统，包括：
3、数据输入模块，用于连续实时获取脑源活动采样数据和导联场矩阵；
4、采样数据生成模块，用于构建基于脑源活动采样数据的脑电采样数据生成模型；
5、协方差矩阵计算模块，用于在每次获取到新的脑源活动采样数据后，实时计算所有脑源活动采样数据的协方差，将当前时刻记为k，将上一时刻计算的所有脑源活动采样数据协方差记为r(k-1)；
6、实时权重矩阵估计模块，用于基于上一时刻计算的脑源活动采样数据协方差r(k-1)和导联场矩阵计算当前时刻k的波束形成器的权重向量，并在每次获取到所有脑源活动采样数据协方差的更新值时，实时计算新的波束形成器的权重向量，将当前时刻k的波束形成器的权重向量记为
7、实时成像模块，用于根据当前时刻k的波束形成器的权重向量和当前时刻k的脑源活动采样数据计算求解当前时刻k的脑源活动源幅度，并在每次获取到新的脑源活动采样数据时，实时计算求解新的脑源活动源幅度进行实时成像。
8、进一步地，所述每次获取到新的脑源活动采样数据后，实时计算所有脑源活动采样数据的协方差的计算公式为：
9、
10、其中，表示时刻t的脑源活动采样数据，r(k)表示当前时刻k的所有脑源活动采样数据协方差，t为矩阵转置符号；
11、r(k-1)的计算公式为：
12、进一步地，利用最早的p个数据点对r进行初始化，
13、进一步地，p＝10或p＝20。
14、进一步地，所述基于上一时刻计算的脑源活动采样数据协方差r(k-1)和导联场矩阵计算当前时刻k的波束形成器的权重向量的计算公式为：
15、
16、其中，为导联场矩阵，为空间位置的源的取向，为空间位置导联场向量。
17、进一步地，当前时刻k的脑源活动源幅度的计算公式为：
18、
19、其中，为空间位置当前时刻k的脑源活动源幅度，为当前时刻k的脑源活动采样数据。
20、进一步地，脑电采样数据生成模型为：
21、
22、其中，表示时刻t的脑源活动采样数据，表示第j个体素处的导联场矩阵，表示第j个体素处的源向量。
23、总体而言，本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有有益效果：
24、(1)发明的一种实时脑电源成像求解系统，提供了一种高效且准确的源成像算法，几乎做到了实时源成像，并且可以高效地处理超长采样时间的脑电数据。
25、(2)本发明利用具有单位增益约束的最小方差波束形成器来实现源成像，尽管波束形成器输出功率不仅包含噪声贡献，也同时包含其他一些不需要的贡献，由于单位增益约束的存在，通过最小化这个单位增益约束，可以使这些影响最小化，得到鲁棒的源成像结果。
26、(3)本发明提出的算法简化了源成像逆问题的计算过程，计算量小，计算效率高，对于设备的要求不高。
27、(4)仿真结果表明，在模拟和真实噪声的情况下进行了详尽的实验来证明所提出的脑源成像算法的有效性，表明了本发明方法在模拟和真实噪声的情况均达到了几乎实时的计算结果，并且源成像的结果十分精确，同时在处理超长采样时间的脑电数据时，具有高效且鲁棒的表现。
1.一种实时脑电源成像系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的实时脑电源成像系统，其特征在于，所述每次获取到新的脑源活动采样数据后，实时计算所有脑源活动采样数据的协方差的计算公式为：
3.如权利要求2所述的实时脑电源成像系统，其特征在于，利用最早的p个数据点对r进行初始化，
4.如权利要求3所述的实时脑电源成像系统，其特征在于，p＝10或p＝20。
5.如权利要求2所述的实时脑电源成像系统，其特征在于，所述基于上一时刻计算的脑源活动采样数据协方差r(k-1)和导联场矩阵计算当前时刻k的波束形成器的权重向量的计算公式为：
6.如权利要求5所述的实时脑电源成像系统，其特征在于，当前时刻k的脑源活动源幅度的计算公式为：
7.如权利要求1所述的实时脑电源成像系统，其特征在于，脑电采样数据生成模型为：
