TY -的A2 Rakhshan瓦希德盟——Oikonomou范吉利斯p . AU - Kompatsiaris Ioannis PY - 2020 DA - 2020/10/30 TI -一种新的贝叶斯方法脑电图源定位SP - 8837954六世- 2020 AB -我们建议脑电图源定位的新方法。一个有效的解决这个问题,需要选择一个合适的正则化项来约束最初的问题。在我们的工作中,我们采用贝叶斯框架将约束;因此,先验分布的正则化项紧密相连。更具体地说,我们提出一个新的稀疏先验脑电图的定位。提出了先验分布的稀疏特性有利于焦脑电图来源。为了获得一个有效的算法,我们使用变分贝叶斯(VB)框架为我们提供了一个驯服的封闭方程的迭代算法。此外,我们提供了扩展的方法在这种情况下,我们观察到的组织结构和空间扩展脑电图来源。我们已经完成实验使用合成脑电图数据和真实的脑电图数据从三个公开的数据集。真正的脑电图数据产生由于听觉和视觉刺激的呈现。 We compare the proposed method with well-known approaches of EEG source localization and the results have shown that our method presents state-of-the-art performance, especially in cases where we expect few activated brain regions. The proposed method can effectively detect EEG sources in various circumstances. Overall, the proposed sparse prior for EEG source localization results in more accurate localization of EEG sources than state-of-the-art approaches. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8837954 DO - 10.1155/2020/8837954 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -