使用正则分类器的时间演变来推断功能性脑状态

抽象的

我们提出了一个从电生理（MEG或EEG）脑信号中推断功能性脑状态的框架。我们的方法适应了功能性脑成像的需求，而不是基于脑电图的脑部计算机界面（BCI）。此选择会导致一组不同的要求，特别是对更强大的推理方法和更复杂的模型验证技术的需求。我们从机器学习的角度来解决问题，通过从一组标记的信号示例中构造分类器。我们提出了一个框架，该框架着重于正则化分类器的时间演变，并在每个时间范围内进行交叉验证，以实现最佳正则化参数。我们证明了这种方法在一个简单的视觉分类实验中从10个受试者记录的MEG数据获得的推论，并提供了与经典非规范化方法的比较。

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