Efficient high resolution sLORETA in brain source localization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Estimation of the source location within the brain from electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography measures is a challenging task. Among the existing techniques in the field, which are known as brain imaging methods, standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA) is the most popular method due to its simplicity and high accuracy. However, in this work we illustrate that sLORETA is still noisy and the additive noise is causing the blurry image. The existing pre-fixed/manual thresholding process after sLORETA can partially take care of denoising. However, this ad-hoc theresholding can either remove so much of the desired data or leave much of the noise in the process. Manual correction to avoid such extreme cases can be time-consuming. The objective of this paper is to automate the denoising process in the form of adaptive thresholding. Approach. The proposed method, denoted by efficient high-resolution sLORETA (EHR-sLORETA), is based on minimizing the error between the desired denoised source and the source estimates. Main results. The approach is evaluated using synthetic EEG and real EEG data. spatial dispersion (SD), and mean square error (MSE) are used as metrics to provide the quantitative performance of the method. In addition, qualitative analysis of the method is provided for real EEG data. This proposed model demonstrates advantages over the existing methods in sense of accuracy and robustness with SD and MSE comparison. Significance. EHR-sLORETA could have a significant impact on clinical studies with source estimation task, as it improves the accuracy of source estimation and eliminates the need for manual thresholding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».