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摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。因此，局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度，而无需牺牲较严格性和准确性，以下减法方法已知。
EEG和MEG正向建模∗
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