一种用于 MEG 源重建的双向正则化方法
应用统计
2012-10-01 v1
摘要
MEG 逆问题是指从脑磁图 (MEG) 测量数据中重建大脑神经活动。我们提出了一种双向正则化 (TWR) 方法来解决 MEG 逆问题，其假设仅有少量空间位置负责产生测量信号（局灶性），且每个源时间过程在时间上是平滑的（平滑性）。通过在数据拟合准则中分别施加稀疏诱导惩罚和粗糙度惩罚，确保了重建信号的局灶性和平滑性。我们开发了一种两阶段算法以实现快速计算：第一阶段获得源时间过程的初步估计，第二阶段通过双向正则化对其进行细化。该方法在合成数据和真实世界示例中均被证明是有效的。
引用
@article{arxiv.1209.6443,
title = {A two-way regularization method for MEG source reconstruction},
author = {Tian Siva Tian and Jianhua Z. Huang and Haipeng Shen and Zhimin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.6443},
year = {2012}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/11-AOAS531 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)