A Potts‐mixture spatiotemporal joint model for combined magnetoencephalography and electroencephalography data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We develop a new methodology for determining the location and dynamics of brain activity from combined magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG) data. The resulting inverse problem is ill‐posed and is one of the most difficult problems in neuroimaging data analysis. In our development we propose a solution that combines the data from three different modalities, magnetic resonance imaging (MRI), MEG and EEG, together. We propose a new Bayesian spatial finite mixture model that builds on the mesostate‐space model developed by Daunizeau & Friston [Daunizeau and Friston, NeuroImage 2007; 38, 67–81]. Our new model incorporates two major extensions: (i) We combine EEG and MEG data together and formulate a joint model for dealing with the two modalities simultaneously; (ii) we incorporate the Potts model to represent the spatial dependence in an allocation process that partitions the cortical surface into a small number of latent states termed mesostates. The cortical surface is obtained from MRI. We formulate the new spatiotemporal model and derive an efficient procedure for simultaneous point estimation and model selection based on the iterated conditional modes algorithm combined with local polynomial smoothing. The proposed method results in a novel estimator for the number of mixture components and is able to select active brain regions, which correspond to active variables in a high‐dimensional dynamic linear model. The methodology is investigated using synthetic data and simulation studies and then demonstrated on an application examining the neural response to the perception of scrambled faces. R software implementing the methodology along with several sample datasets are available at the following GitHub repository https://github.com/v2south/PottsMix . The Canadian Journal of Statistics 47: 688–711; 2019 © 2019 Statistical Society of Canada
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».