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J-GLOBAL ID：201602207306952472   整理番号：16A0002804

Bernoulli Laplace事前確率を用いたスパースEEG音源定位

Sparse EEG Source Localization Using Bernoulli Laplacian Priors

著者 (4件)： COSTA Facundo (Univ. Toulouse, Toulouse, FRA) ,  BATATIA Hadj (Univ. Toulouse) ,  CHAARI Lotfi (Univ. Toulouse) ,  TOURNERET Jean-Yves (Univ. Toulouse)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 62  号： 12  ページ： 2888-2898  発行年： 2015年12月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： EEG音源定位問題の可能性ある解を選択するため,希望特性を強化するための正則化試行が通常応用されている。しかしこれらのアルゴリズムの欠点は正則化パラメータの調整が必要なことであり,これらは通常交差検証などの経験的方法により実行されている。本論文では,Bernoulli Laplace事後確率による双極子活動のためのスパース性を促進するEEG音源定位のための新しいBayesモデルを提案した。本モデルのBayesエスティメータを計算するため,対象物の事後分布をサンプリングし一般化サンプルを用いるモデルパラメータを推定するMarkov連鎖モンテカルロ法を導入した。実データのための多重スパース事前確率アルゴリズムにより得られたEEG音源定位方式を合成データのためのl2ノルムおよび重みづけl1ノルム正則化と比較し,双方ケースにおける有望な結果を示した。

シソーラス用語： Bernoulliの定理 ,  事前確率 ,  *信号 ,  *脳波 ,  *音像定位 ,  統計学 ,  Bayes推定 ,  確率分布 ,  モンテカルロ法 ,  ノルム
準シソーラス用語： Bayesモデル ,  *EEG【脳波】 ,  Markov連鎖モンテカルロ法 ,  *スパース信号 ,  事後分布

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  音響測定  (BB03040R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事前確率 ,  EEG ,  音源定位