基于变量投影的快速 $\ell_1$ 正则化 EEG 源定位
机器学习
2025-02-28 v1 数值分析
信号处理
数值分析
摘要
脑电图（EEG）对于治疗神经疾病至为重要，但将 EEG 电极读数映射到脑活动则需要解决一个具有挑战性的逆问题。由于时序数据， 正则化方法在许多求解器上变得难以处理，尽管 正则化在重构方面具有优势，实际中仍使用 基于方法如 sLORETA。本文将 EEG 源定位表述为图形弹性网络逆问题，提出一种适用于快速 EEG 源定位的变量投影算法（VPAL）。我们证明了该求解器对广泛可分离凸函数（可能非光滑）在线性约束下的收敛性，并给出一种修改版 VPAL 用于按序列重建时点，适用于实时重建。我们的方法与包括 sLORETA 在内的专为 正则化逆问题设计的各种方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2502.20304,
title = {Fast $\ell_1$-Regularized EEG Source Localization Using Variable Projection},
author = {Jack Michael Solomon and Rosemary Renaut and Matthias Chung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.20304},
year = {2025}
}