基于SURE超参数调谐的稀疏约束电磁神经源成像
图像与视频处理
2021-12-24 v1 信号处理
最优化与控制
摘要
基于非凸稀疏促进惩罚项的估计器已被证明能为脑磁图/脑电图（M/EEG）脑源定位问题提供最优（SOTA）解。本文着手解决这些估计器的模型选择问题：我们提出使用Stein无偏风险估计器（SURE）的代理来自动选取其正则化参数。该方法的有效性在真实仿真以及来自Cam-CAN数据集的名受试者上得到验证。据我们所知，这是稀疏促进估计器首次在如此规模上实现自动校准。结果表明，所提出的SURE方法在计算与统计上均优于交叉验证策略与最优（SOTA）贝叶斯统计方法。
引用
@article{arxiv.2112.12178,
title = {Electromagnetic neural source imaging under sparsity constraints with SURE-based hyperparameter tuning},
author = {Pierre-Antoine Bannier and Quentin Bertrand and Joseph Salmon and Alexandre Gramfort},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.12178},
year = {2021}
}