Automated EEG Source Error Thresholding (AESET) in L<sub>2</sub>-Regularization Inverse Problems
Notice bibliographique
Résumé
Brain source localization techniques aim to provide high spatial resolution for EEG data which are known to have a high temporal resolution. Yet, this task is very challenging and limited due to the influence of volume conduction effect. Most popular inverse solutions which provide a reasonable estimate for the location of the source while being simple and computationally fast, such as the L2-Regularization based category of solutions, tends to provide low resolution and blurred estimated. Here we present a probabilistic approach for automating the thresholding of the L2-based inverse solutions that will result in a more reliable solution. The approach utilizes Minimum Noiseless Description Length (MNDL) thresholding. Addition of this method to the result of the inverse solutions confines the need for manual thresholding. The method`s performance is evaluated in a series of synthetic simulations with the change in parameters such as Signal-to-Noise Ratio (SNR) and the number of source patches. Mean Square Error (MSE) and Percentage of Undetermined Source (PUS) are used to evaluate the performance of the thresholding method, and the results illustrate the advantage of this automatic thresholding over the manual thresholding.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».