Assessing the relevance of fMRI-based prior in the EEG inverse problem: a bayesian model comparison approach
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing the cortical activity from electro- and magneto-encephalography (EEG/MEG) data requires solving an ill-posed inverse problem that does not admit a unique solution. As a consequence, the use of functional neuroimaging, for instance, functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), constitutes an appealing way of constraining the solution. However, the match between bioelectric and metabolic activities is desirable but not assured. Therefore, the introduction of spatial priors derived from other functional modalities in the EEG/MEG inverse problem should be considered with caution. In this paper, we propose a Bayesian characterization of the relevance of fMRI-derived prior information regarding the EEG/MEG data. This is done by quantifying the adequacy of this prior to the data, compared with that obtained using an noninformative prior instead. This quantitative comparison, using the so-called Bayes factor, allows us to decide whether the informative prior should (or not) be included in the inverse solution. We validate our approach using extensive simulations, where fMRI-derived priors are built as perturbed versions of the simulated EEG sources. Moreover, we show how this inference framework can be generalized to optimize the way we should incorporate the informative prior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».