研究论文

MEG时间序列源分离的贝叶斯预处理CGLS

作者:劳拉霍马,丹妮拉卡尔韦蒂,亚力山大胡佛,埃尔基索梅尔萨洛作者信息和声明

SIAM科学计算杂志,体积35,问题三

页B778型-B798型

https://doi.org/10.1137/120889903

出版:2013年6月27日出版历史

摘要

我们考虑了脑磁图（MEG）中出现的计算问题，其目标是通过颅外磁场分量测量无创地估计大脑内的电活动。由于解的内在不一致性，该问题严重恶化，并且进一步受到弱数据信号、其高维性和噪声复杂性的挑战，其中部分原因是大脑本身。在这项工作中，我们提出了一种新的算法，该算法基于具有统计启发的左预条件和右预条件的最小二乘截断共轭梯度算法。我们证明，通过仔细考虑脑噪声的时空统计结构，并在贝叶斯框架内采用适当的先验，我们可以设计一种稳健有效的方法来数值求解MEG逆问题，从而提高短时事件的时空分辨率。通过一个模拟癫痫发作局灶性发作的尖峰定位合成示例，验证了该方法的有效性。

工具书类

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SIAM科学计算杂志第35卷第3期

2013

922页

国际标准编号：1064-8275

内政部：10.1137/sjoce3.35.3

©2013，工业和应用数学学会。

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出版：2013年6月27日

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