标准化卡尔曼过用于动态源本地化并发的皮质下和皮质大脑活动
Joonas Lahtinen1, Paavo Ronni1, Narayan Puthanmadam Subramaniyam2
1Faculty of Information Technology and Communication Sciences, Tampere University, Tampere 33720, Finland.
概括
我们开发了标准化的卡尔曼过器 (SKF) 来跟踪大脑活动. SKF精确地定位和跟踪大脑活动,性能优于非标准化方法,并提供更好的深度偏差减少.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 追踪大脑活动对于理解神经功能至关重要.
- 像卡尔曼过 (KF) 这样的现有方法有局限性,包括深度偏差.
- 需要时空标准化来提高追踪精度.
研究的目的:
- 引入标准化卡尔曼过 (SKF) 作为一种用于追踪大脑活动的新型时空方法.
- 减少非标准化卡尔曼过 (KF) 中固有的深度偏差.
- 根据现有方法评估SKF的业绩.
主要方法:
- 从贝叶斯的角度描述标准化KF方法.
- 利用体感唤起潜能 (SEP) 数据的现实模拟.
- 使用真实SEP数据验证该方法,并与sLORETA和非标准化KF进行比较.
主要成果:
- 斯凯精确地定位和跟踪各种信号噪声比的皮质和皮质下SEP发起者.
- 与sLORETA相比,SKF在较低的SNR中保持了下皮层原始体区分.
- 非标准化的KF错误地定位了皮质活动,无法追踪皮质下起源.
结论:
- SKF将sLORETA的估计准确性与KF的可追溯性相结合.
- 斯凯为SEP发起人制作了聚焦估计.
- SKF对于研究随时间演变的大脑活动和在没有先前知识的情况下定位深层源来说是有价值的.
