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Probabilistic Structure Learning for EEG/MEG Source Imaging with Hierarchical Graph Prior.
IEEE Transactions on Medical Imaging ( IF 10.6 ) Pub Date : 2020-09-21 , DOI: 10.1109/tmi.2020.3025608
Feng Liu , Li Wang , Yifei Lou , Ren-Cang Li , Patrick L. Purdon

Brain source imaging is an important method for noninvasively characterizing brain activity using Electroencephalogram (EEG) or Magnetoencephalography (MEG) recordings. Traditional EEG/MEG Source Imaging (ESI) methods usually assume the source activities at different time points are unrelated, and do not utilize the temporal structure in the source activation, making the ESI analysis sensitive to noise. Some methods may encourage very similar activation patterns across the entire time course and may be incapable of accounting the variation along the time course. To effectively deal with noise while maintaining flexibility and continuity among brain activation patterns, we propose a novel probabilistic ESI model based on a hierarchical graph prior. Under our method, a spanning tree constraint ensures that activity patterns have spatiotemporal continuity. An efficient algorithm based on an alternating convex search is presented to solve the resulting problem of the proposed model with guaranteed convergence. Comprehensive numerical studies using synthetic data on a realistic brain model are conducted under different levels of signal-to-noise ratio (SNR) from both sensor and source spaces. We also examine the EEG/MEG datasets in two real applications, in which our ESI reconstructions are neurologically plausible. All the results demonstrate significant improvements of the proposed method over benchmark methods in terms of source localization performance, especially at high noise levels.

中文翻译:

带有分层图优先级的EEG / MEG源成像的概率结构学习。

脑源成像是使用脑电图(EEG)或磁脑电图(MEG)记录来无创表征脑活动的一种重要方法。传统的EEG / MEG源成像(ESI)方法通常假定在不同时间点的源活动是不相关的,并且不利用源激活中的时间结构,从而使ESI分析对噪声敏感。一些方法可能会在整个时间过程中鼓励非常相似的激活模式,并且可能无法考虑沿时间过程的变化。为了有效地处理噪声,同时保持大脑激活模式之间的灵活性和连续性,我们提出了一种基于分层图的新型概率ESI模型。根据我们的方法 生成树约束可确保活动模式具有时空连续性。提出了一种基于交替凸搜索的有效算法来解决所提模型具有收敛性的问题。在来自传感器和源空间的不同信噪比(SNR)级别下,使用逼真的大脑模型上的合成数据进行了全面的数值研究。我们还检查了两个实际应用中的EEG / MEG数据集,其中我们的ESI重建在神经学上是合理的。所有结果表明,在源定位性能方面,尤其是在高噪声水平下,该方法相对于基准方法有明显的改进。提出了一种基于交替凸搜索的有效算法来解决所提模型具有收敛性的问题。在来自传感器和源空间的不同信噪比(SNR)级别下,使用逼真的大脑模型上的合成数据进行了全面的数值研究。我们还检查了两个实际应用中的EEG / MEG数据集,其中我们的ESI重建在神经学上是合理的。所有结果表明,在源定位性能方面,尤其是在高噪声水平下,该方法相对于基准方法有明显的改进。提出了一种基于交替凸搜索的有效算法来解决所提模型具有收敛性的问题。在来自传感器和源空间的不同信噪比(SNR)级别下,使用逼真的大脑模型上的合成数据进行了全面的数值研究。我们还检查了两个实际应用中的EEG / MEG数据集,其中我们的ESI重建在神经学上是合理的。所有结果表明,在源定位性能方面,尤其是在高噪声水平下,该方法相对于基准方法有明显的改进。在来自传感器和源空间的不同信噪比(SNR)水平下,使用逼真的大脑模型上的合成数据进行了全面的数值研究。我们还检查了两个实际应用中的EEG / MEG数据集,其中我们的ESI重建在神经学上是合理的。所有结果表明,在源定位性能方面,尤其是在高噪声水平下,该方法相对于基准方法有明显的改进。在来自传感器和源空间的不同信噪比(SNR)级别下,使用逼真的大脑模型上的合成数据进行了全面的数值研究。我们还检查了两个实际应用中的EEG / MEG数据集,其中我们的ESI重建在神经学上是合理的。所有结果表明,在源定位性能方面,尤其是在高噪声水平下,该方法相对于基准方法有明显的改进。
更新日期:2020-09-21
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