<Sparsity enables estimation of both subcortical and cortical activity from MEG and EEG>
- PANS 2017
皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)在腦功能中起關(guān)鍵作用。但是，評(píng)估這些中的電生理活動(dòng)的選擇結(jié)構(gòu)有限。可以使用腦磁圖（MEG）和腦電圖（EEG）非侵入性地記錄由皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元活動(dòng)產(chǎn)生的電磁場。然而，這些皮質(zhì)下信號(hào)很多比皮質(zhì)活動(dòng)產(chǎn)生的弱。另外，我們這里顯示很難解決皮質(zhì)下來源，因?yàn)榉植际狡べ|(zhì)活動(dòng)可以解釋MEG和EEG模式由深源產(chǎn)生。然后我們證明了如果皮質(zhì)活動(dòng)是空間稀疏的，皮質(zhì)和皮質(zhì)下來源可以用M / EEG解決。在此基礎(chǔ)上，我們開發(fā)M / EEG的分層稀疏逆解。我們?cè)u(píng)估該算法在真實(shí)模擬和聽覺上的表現(xiàn)保守治療誘發(fā)反應(yīng)數(shù)據(jù)，并顯示丘腦和腦干在存在皮質(zhì)激活的情況下可以正確估計(jì)來源兩者均。我們的工作提供了另外的觀點(diǎn)和工具來量化人腦皮層下結(jié)構(gòu)的電生理活動(dòng).
難度系數(shù): 表征深層腦源類似于“挑選大海撈針”
localizing the sources of these fields is very difficult, because the fields generated by subcortical structures are small and cannot be distin- guished from distributed cortical activity.
溯源:從皮質(zhì)上收集到的時(shí)間序列信號(hào)B,來估計(jì)大腦內(nèi)部神經(jīng)元的哪些被激活,且其神經(jīng)元的波是怎么樣的.
文章描述了一種算法，該算法以分層方式使用稀疏性來共同定位皮層和皮質(zhì)下來源。
