کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6039998 | 1188833 | 2008 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multiple sparse priors for the M/EEG inverse problem
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper describes an application of hierarchical or empirical Bayes to the distributed source reconstruction problem in electro- and magnetoencephalography (EEG and MEG). The key contribution is the automatic selection of multiple cortical sources with compact spatial support that are specified in terms of empirical priors. This obviates the need to use priors with a specific form (e.g., smoothness or minimum norm) or with spatial structure (e.g., priors based on depth constraints or functional magnetic resonance imaging results). Furthermore, the inversion scheme allows for a sparse solution for distributed sources, of the sort enforced by equivalent current dipole (ECD) models. This means the approach automatically selects either a sparse or a distributed model, depending on the data. The scheme is compared with conventional applications of Bayesian solutions to quantify the improvement in performance.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 39, Issue 3, 1 February 2008, Pages 1104-1120
Journal: NeuroImage - Volume 39, Issue 3, 1 February 2008, Pages 1104-1120
نویسندگان
Karl Friston, Lee Harrison, Jean Daunizeau, Stefan Kiebel, Christophe Phillips, Nelson Trujillo-Barreto, Richard Henson, Guillaume Flandin, Jérémie Mattout,