A Novel Bayesian Approach for EEG Source Localization
المؤلفون المشاركون
Oikonomou, Vangelis P.
Kompatsiaris, Ioannis
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose a new method for EEG source localization.
An efficient solution to this problem requires choosing an appropriate regularization term in order to constraint the original problem.
In our work, we adopt the Bayesian framework to place constraints; hence, the regularization term is closely connected to the prior distribution.
More specifically, we propose a new sparse prior for the localization of EEG sources.
The proposed prior distribution has sparse properties favoring focal EEG sources.
In order to obtain an efficient algorithm, we use the variational Bayesian (VB) framework which provides us with a tractable iterative algorithm of closed-form equations.
Additionally, we provide extensions of our method in cases where we observe group structures and spatially extended EEG sources.
We have performed experiments using synthetic EEG data and real EEG data from three publicly available datasets.
The real EEG data are produced due to the presentation of auditory and visual stimulus.
We compare the proposed method with well-known approaches of EEG source localization and the results have shown that our method presents state-of-the-art performance, especially in cases where we expect few activated brain regions.
The proposed method can effectively detect EEG sources in various circumstances.
Overall, the proposed sparse prior for EEG source localization results in more accurate localization of EEG sources than state-of-the-art approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Oikonomou, Vangelis P.& Kompatsiaris, Ioannis. 2020. A Novel Bayesian Approach for EEG Source Localization. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138879
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Oikonomou, Vangelis P.& Kompatsiaris, Ioannis. A Novel Bayesian Approach for EEG Source Localization. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138879
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Oikonomou, Vangelis P.& Kompatsiaris, Ioannis. A Novel Bayesian Approach for EEG Source Localization. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138879
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138879
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر