EEG音源定位のためのスパースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Mannepalli Teja; Routray Aurobinda

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207635373332 整理番号：22P0282341

EEG音源定位のためのスパースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Sparse algorithms for EEG source localization

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発行年： 2022年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

EEGを用いたソース局在化は,脳に関連する様々な生理学的および精神病の診断に重要である。EEGの高い時間分解能は医療専門家が脳の内部生理学をより有益な方法で評価するのに役立つ。内部源は,反転過程によってEEGから得た。脳におけるソースの数は,測定の数を数えた。本論文では,この分野における最先端のスパースソース局在化法の状態の包括的なレビューを示した。最近開発された方法,確実性ベース縮小スパース解(CARSS)を実装し,検討した。2つのソース空間を含む64のチャネルセットアップを用いて,膨大な比較研究を行った。最初の源空間は5004の源を持ち,もう1つは2004の発生源を持っている。1つ,3つ,5つおよび7つの模擬活性源を有する4つのテストケースを考察した。2つの雑音レベルも無雑音データに追加した。CARSSも評価した。結果を調べた。実際のEEG研究も試みた。【JST・京大機械翻訳】

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