MEG Connectivity and Power Detections with Minimum Norm Estimates Require Different Regularization Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Minimum Norm Estimation (MNE) is an inverse solution method widely used to reconstruct the source time series that underlie magnetoencephalography (MEG) data. MNE addresses the ill-posed nature of MEG source estimation through regularization (e.g., Tikhonov regularization). Selecting the best regularization parameter is a critical step. Generally, once set, it is common practice to keep the same coefficient throughout a study. However, it is yet to be known whether the optimal lambda for spectral power analysis of MEG source data coincides with the optimal regularization for source-level oscillatory coupling analysis. We addressed this question via extensive Monte-Carlo simulations of MEG data, where we generated 21,600 configurations of pairs of coupled sources with varying sizes, signal-to-noise ratio (SNR), and coupling strengths. Then, we searched for the Tikhonov regularization coefficients (lambda) that maximize detection performance for (a) power and (b) coherence. For coherence, the optimal lambda was two orders of magnitude smaller than the best lambda for power. Moreover, we found that the spatial extent of the interacting sources and SNR, but not the extent of coupling, were the main parameters affecting the best choice for lambda. Our findings suggest using less regularization when measuring oscillatory coupling compared to power estimation.
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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 | 0,007 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».