Automated Pre-Processing and Automated Post-Processing in EEG/MEG Brain Source Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing Electroencephalography (EEG)/ Magnetoencephalography (MEG) brain source signals allows for a better understanding and diagnosis of various brain-related activities or injuries. Due to the high complexity of the mentioned measurements and their low spatial resolution, different techniques have been employed to enhance the quality of the obtained results. The objective of this work is to employ state-of-the-art approaches and develop algorithms with higher analysis reliability. As a pre-processing method, subspace denoising and artifact removal approaches are taken into consideration, to provide a method that automates and improves the estimation of the Number of Component (NoC) for artifacts such as Eye Blinking (EB). By using synthetic EEG-like simulation and real MEG data, it is shown that the proposed method is more reliable over the conventional manual method in estimating the NoC. For Independent Component Analysis (ICA)-based approaches, the proposed method in this thesis provides an estimation for the number of components with an accuracy of 98.7%. The thesis is also devoted to improving source localization techniques, which aims to estimate the location of the source within the brain, which elicit time-series measurements. In this context, after obtaining a practical insight into the performance of the popular L2-Regularization based approaches, a post-processing thresholding method is introduced. The proposed method improves the spatial resolution of the L2-Regularization inverse solutions, especially for Standard Low-Resolution Electromagnetic Tomography (sLORETA), which is a well-known and widely used inverse solution. As a part of the proposed method, a novel noise variance estimation is introduced, which combines the kurtosis statistical parameter and data (noise) entropy. This new noise variance estimation technique allows for a superior performance of the proposed method compared to the existing ones. The algorithm is validated on the synthetic EEG data using well-established validation metrics. It is shown that the proposed solution improves the resolution of conventional methods in the process of thresholding/denoising automatically and without loss of any critical information.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».