کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6025911 | 1580899 | 2015 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automated model selection in covariance estimation and spatial whitening of MEG and EEG signals
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Factor analysis (FA)Principal component analysis (PCA) - آنالیز اجزا اصلیModel selection - انتخاب مدلCovariance estimation - برآورد کواریانسNeuroimaging - تصویربرداری عصبیWhitening - سفید کردنMagnetoencephalography (MEG) - مغناطیسسپالوگرافی (MEG)Electroencephalography (EEG) - نوار مغزی، الکتروانسفالوگرافیStatistical learning - یادگیری آماری
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We investigated these models on simulations, one electroencephalography (EEG) dataset as well as magnetoencephalography (MEG) datasets from the most common MEG systems. First, our results demonstrate that different models can be the best, depending on the number of samples, heterogeneity of sensor types and noise properties. Second, we show that the models tuned by cross-validation are superior to models with hand-selected regularization. Hence, we propose an automated solution to the often overlooked problem of covariance estimation of M/EEG signals. The relevance of the procedure is demonstrated here for spatial whitening and source localization of MEG signals.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 108, March 2015, Pages 328-342
Journal: NeuroImage - Volume 108, March 2015, Pages 328-342
نویسندگان
Denis A. Engemann, Alexandre Gramfort,