2026-05-08 | 科研部 南科大刘泉影团队在脑电源成像领域取得研究进展

近日，南方科技大学生物医学工程系刘泉影副教授团队在南方科技大学顾东风院士的指导下，于脑电源成像领域取得研究进展，相关成果以“A geometry aware framework enhances noninvasive mapping of whole human brain dynamics”为题，发表于Nature Biomedical Engineering。该研究面向EEG/MEG源成像中长期存在的反问题病态性与生物学先验不足问题，提出几何感知的源成像框架——几何基函数（Geometric Basis Function,GBF）。

EEG（脑电图）和MEG（脑磁图）能够以毫秒级时间分辨率无创记录脑活动，但头皮电位或头外磁场仅为多个脑区活动经过头部组织传导后的混合观测，无法直接反映皮层神经源的位置和强度。因此，源成像需通过传感器信号反推脑内活动分布，而这一反问题高度病态，传统方法依赖的最小能量、空间平滑等通用先验，往往难以充分刻画个体脑结构的差异。

GBF的核心思想是将个体脑结构直接引入源成像。本研究基于个体结构MRI重建皮层表面，并通过Laplace–Beltrami分解提取反映皮层几何特征的本征模态，使任意时刻的神经源活动可表示为少量个体化几何基函数的线性组合。由此，源重建被约束在符合个体皮层几何结构的空间中，从而提高全脑神经活动重建的稳定性、空间精度和解剖可解释性。

在GBF框架中，反映个体脑几何特征的本征模态，可作为描述皮层活动空间模式的几何基函数，使任意时刻的神经源表示为少量几何基函数的线性组合，从而将源成像约束在由个体脑几何定义的空间中（图1.a–c）。随后，研究团队通过多种实验，多层面验证了GBF的性能：在Meta-Source Benchmark中评估源定位精度（图1.d）；在视觉、听觉、躯体感觉和运动任务EEG中，验证其对经典感觉运动脑区的重建能力（图1.e）；并进一步将其应用于MEG虚拟iEEG连接组重建、颅内电刺激传播分析和癫痫相关脑区定位（图1.f–h）。

图1.几何基函数约束的脑电源重建框架

由于真实EEG数据中的神经源分布通常未知，源成像方法难以直接验证；传统模拟数据又多依赖随机点源或局部激活斑块，难以反映真实脑活动的复杂空间模式。为此，研究构建了具有明确参考源分布和生物学解释性的Meta-Source Benchmark，用于系统评估EEG/MEG源成像方法。该数据集基于NeuroVault中26,273张fMRI统计图像和Neurosynth的1,307个认知功能术语，通过降维和聚类生成200个代表性皮层源图，并经头模型投影得到对应EEG头皮拓扑图，最终形成200组具有已知源分布的源-EEG配对数据。相比传统模拟数据，Meta-Source Benchmark更接近真实脑活动分布，并带有功能学注释，可为源定位评估提供更具解释性的ground truth。基于该基准数据集，研究比较了GBF与多种传统源成像方法，并在高斯噪声和真实EEG噪声条件下评估其鲁棒性。结果显示，GBF在NRMSE、定位误差、Pearson相关、余弦相似度和AUC等指标上均表现更优，体现出更高的源定位精度和抗噪能力（图2.b–d）。

图2.Meta-source Benchmark的构建与评估

经过基准数据验证后，研究人员将GBF应用于真实任务诱发EEG数据，进一步检验其在视觉、听觉、躯体感觉和运动任务中的泛化能力（图3.a）。传感器层分析显示，各任务均呈现出清晰且符合神经生理预期的响应模式：视觉、听觉和躯体感觉任务具有明确的ERP/GFP峰值，运动任务则表现出与运动执行相关的ERD/ERS变化（图3.b）。

以Neurosynth任务相关脑区图谱作为空间参考，GBF重建的源活动与参考图谱具有更高一致性：视觉、听觉、躯体感觉和运动任务分别定位到初级视觉皮层、双侧听觉皮层、对侧躯体感觉皮层和左侧运动皮层（图3.c）。

图3.GBF捕捉任务诱发的神经活动模式

静息态功能连接可反映全脑网络组织结构。研究将MEG重建得到的虚拟颅内EEG（ViEEG）连接组与真实颅内EEG（iEEG）连接组进行比较，以评估GBF对源空间连接结构的重建能力（图4.a）。具体而言，研究基于110名术前癫痫患者的iEEG数据构建群体iEEG连接矩阵，并使用80名HCP健康被试的MEG数据，通过不同源成像方法重建ViEEG连接组。结果显示，GBF在θ、α、β和低γ频段取得最高iEEG–ViEEG相关性，并在δ频段的表现与MNE相当（图4.b）。

研究人员通过空间零模型分析发现，GBF恢复的连接结构显著高于随机分布，表明其结果反映了MEG与iEEG之间真实的电生理一致性。其中，GBF在β频段表现最突出，并较好复现了真实iEEG中高强度连接边的空间分布（图4.c–e）。

图4.GBF重建静息态电生理功能连接组

为验证GBF在真实扰动场景中的应用能力，研究将其用于同步颅内电刺激（intracranial electrical stimulation,iES）和高密度头皮EEG数据。由于颅内刺激位点明确，该数据可作为近似真实参考，用于评估源成像方法从头皮EEG中重建刺激诱发皮层响应的能力（图5.a）。实验中，颅内电极向特定脑区施加电脉冲，并在头皮EEG中诱发N1和N2反应。研究比较不同方法重建峰值与真实刺激位点之间的距离。结果显示，在35名受试者、318个刺激试次中，GBF相较于传统方法具有更低定位误差，且在不同刺激深度下均保持较好稳健性（图5.b–e）。

研究人员进一步利用GBF重建刺激后的皮层传播过程，通过相位梯度和光流分析，GBF捕捉到N1时间窗中从刺激位点出发的快速定向传播，以及N2时间窗中范围更广、速度更慢的持续扩散过程（图5.f）。结果表明，GBF不仅能够定位颅内刺激诱发活动，还能够刻画刺激后的全脑时空传播动力学。

图5.GBF定位颅内刺激位点并追踪刺激诱发的神经传播

癫痫灶定位是药物难治性癫痫术前评估的关键环节。为评估GBF的临床应用潜力，研究首先在24名术后预后良好的癫痫患者公开数据中进行验证，并以术后切除范围作为癫痫致痫区（epileptogenic zone,EZ）的近似参考标准，对间期癫痫样放电进行源成像重建（图6.a）。结果显示，GBF重建峰值与切除区域之间的距离更小，并相较于传统方法呈现一致的优势趋势（图6.b）。在代表性病例中，GBF重建的皮层激活区域与术后切除范围具有较好的空间一致性（图6.c,d）。

研究团队进一步地分析了复旦大学附属华山医院两例256通道高密度EEG患者数据，以及两例公开19通道低密度EEG患者数据。结果显示，GBF的早期源活动峰值更接近临床标注的癫痫发作起始区（seizure-onset zone,SOZ），并呈现更局灶的空间分布（图6.e,f）。这些结果表明，GBF具有辅助癫痫相关脑区无创定位的临床应用潜力。

图6.GBF辅助癫痫灶无创定位

综上所述，本文提出的GBF框架将个体皮层几何直接嵌入源成像过程，通过解剖结构约束提升全脑神经动力学重建的空间精度、稳定性和可解释性。与依赖球面假设、局部斑块先验或区域级连接组模态的传统方法不同，GBF直接在个体原生皮层表面上建模，能够更好地反映个体脑结构差异。同时，闭式MAP解使该方法兼具计算效率和实现简洁性。上述所有实验结果表明，个体皮层几何不仅可以提升源定位性能，也为解析全脑网络动力学提供了有效约束。

未来，GBF框架可进一步拓展至海马、丘脑等皮层下结构，并结合状态空间模型等时间动态先验，提升对连续神经活动传播过程的刻画能力。此外，几何基函数也可作为紧凑且个体化的脑结构表示，与深度学习模型结合，从而降低模型的参数需求并增强预测结果的生物学合理性。

该论文共同第一作者为南方科技大学2023级硕士生王淞、2021级昆士兰大学联培博士生楼可心和2021级伯明翰大学联培博士生魏晨，复旦大学附属华山医院陈亮主任医师、南方科技大学顾东风院士和刘泉影副教授为共同通讯作者。南方科技大学为论文第一单位。相关技术已申请发明专利并获受理，后续将依托三位共同第一作者合作创立的深圳市全域智能科技有限公司推进成果转化，推动该方法在无创脑功能成像和临床神经疾病评估中的应用。本研究获得国家自然科学基金、国家重点研发计划、深圳市优秀青年项目、深圳市科技创新委员会项目、广东省杰出青年项目、深圳市博士启动项目、广东省动力系统与神经系统交叉研究重点实验室开放课题基金等项目支持。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41551-026-01664-0

代码开源：github.com/ncclab-sustech/GBFs

供稿：生物医学工程系

图文：王淞

通讯员：肖然

编辑：任奕霏