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J-GLOBAL ID：201902259845511793   整理番号：19A1483692

LAPPSを用いたスパースEEG源位置決め:最小絶対L-P(0<p<1)ペナルティ化解【JST・京大機械翻訳】

Sparse EEG Source Localization Using LAPPS: Least Absolute l-P (0<p<1) Penalized Solution

著者 (10件)： Bore Joyce Chelangat (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Yi Chanlin (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Li Peiyang (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Li Fali (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Harmah Dennis Joe (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Si Yajing (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Guo Daqing (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Yao Dezhong (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for NeuroinformationUniversity of Electronic Science and Technology of China) ,  Wan Feng (Department of Electrical and Computer EngineeringFaculty of Science and Technology, the University of Macau) ,  Xu Peng (Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for Neuroinformation, School of Life Science and Technology, Center for Information in Medicine, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 66  号： 7  ページ： 1927-1939  発行年： 2019年 
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： 【目的】脳波(EEG)逆問題は,電磁気Helmholtz定理により不良であり,未知の変数より少ない観察しかない。強い背景活動(進行中のEEG)とは別に,誘発EEGは,記録中の頭部運動または眼球運動により引き起こされる強い異常値により必然的に汚染される。【方法】高い認知処理の間のまばらな活性化を考慮して,著者らは,EEG記録におけるGauss雑音を抑制しながら,異常値と他のl_pペナルティノルム(p=0.5)の効果を軽減するために,残差誤差のためにl_1損失を使用する新しいロバストEEGソース画像アルゴリズム,最小絶対l-P(0<p<1)を提案した。得られた最適化問題を乗算器アルゴリズムの修正交互方向法を用いて解いた。【結果】:シミュレーション研究を,LAPPSを用いてランダムに選択されたソースのまばらな信号を回復するために実行し,そして,加重最小ノルム推定,l_1ノルム,標準化低分解能電磁トモグラフィー,および焦点未決定システムソルバ解法を含むEEGソース画像化に一般的に使用された様々な方法を用いた。シミュレーション比較により,LAPPSは,現実的な頭部モデルにおける種々の信号対雑音比の下で,種々の双極子構成に対して,全ての実行したシミュレーションにおいて最良の性能を得ることを定量的に実証した。さらに,実際の視覚的オドボール実験における脳神経発生器の局在化において,LAPPSは,EEGおよび機能的磁気共鳴画像によって明らかにされた以前の所見と一致するまばらな活性化を得た。結論:本研究は,EEG源イメージングのための潜在的に有用なスパース法を実証し,脳神経発生器を研究するためのプラットフォームを作成した。重要性:この方法は,安価な行列ベクトル乗算により低い計算量を維持しながら,雑音の影響を緩和し,スパースソースを回復する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ペナルティ ,  画像処理 ,  逆問題 ,  *位置決め ,  画像 ,  雑音 ,  乗算 ,  ベクトル ,  視覚 ,  ロバスト性 ,  異常値 ,  アルゴリズム ,  ノルム ,  脳波
準シソーラス用語： *スパース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： EEG ,  ペナルティ ,  解