一种基于可学习正则化的脑源成像方法和系统

本发明公开了一种基于可学习正则化的脑源成像方法和系统，涉及脑源成像技术领域，包括：获取训练脑电观测信号和真实脑源信号；将训练脑电观测信号进行预处理并通过反演矩阵得到训练初始脑源信号后，输入基于残差连接、纹理重建结构重建与的待训练可学习正则化展开网络进行模型训练，通过最小化基于真实脑源信号的损失函数确定目标可学习正则化展开网络；对采集的实测脑电观测信号进行预处理和反演后，通过目标可学习正则化展开网络输出目标脑源信号。基于上述方案，通过设计的具备自适应正则化算子选择能力的脑源成像展开网络框架，使阈值与正则强度随数据特性端到端自适应调节，从而实现更高的重建精度。