An Iterative Implementation of the Signal Space Separation Method for Magnetoencephalography Systems with Low Channel Counts.
An Iterative Implementation of the Signal Space Separation Method for Magnetoencephalography Systems with Low Channel Counts.
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DOI：
10.3390/s23146537
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发表时间：
2023-07-20
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Taulu S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Holmes N;Bowtell R;Brookes MJ;Taulu S
信号空间分离（SSS）方法通常用于分析多通道磁场记录（如脑磁图（MEG）数据）。在SSS方法中，信号向量被设定为磁场的多极展开，允许通过计算基向量矩阵的伪逆来分离来自传感器阵列内部和外部的源的贡献。虽然功能强大，但由于SSS基础的所需维度数量和数据中通道数量的近似奇偶性，基于光泵磁力计（OPM）的MEG系统上的SSS方法的标准实现是不稳定的。在这里，我们利用多极展开的分层性质来执行SSS方法的稳定的迭代实现。我们描述了该方法，并通过对192通道OPM-MEG头盔的仿真研究，探讨其性能。我们评估性能的不同层次的截断的SSS基础和不同数量的迭代。结果表明，迭代方法提供了稳定的性能，具有明确的分离的内部和外部源。
The signal space separation (SSS) method is routinely employed in the analysis of multichannel magnetic field recordings (such as magnetoencephalography (MEG) data). In the SSS method, signal vectors are posed as a multipole expansion of the magnetic field, allowing contributions from sources internal and external to a sensor array to be separated via computation of the pseudo-inverse of a matrix of the basis vectors. Although powerful, the standard implementation of the SSS method on MEG systems based on optically pumped magnetometers (OPMs) is unstable due to the approximate parity of the required number of dimensions of the SSS basis and the number of channels in the data. Here we exploit the hierarchical nature of the multipole expansion to perform a stable, iterative implementation of the SSS method. We describe the method and investigate its performance via a simulation study on a 192-channel OPM-MEG helmet. We assess performance for different levels of truncation of the SSS basis and a varying number of iterations. Results show that the iterative method provides stable performance, with a clear separation of internal and external sources.
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在头皮安装的磁刻摄影术中用于无效背景磁场的双平面线圈系统。
影响因子：
5.7
作者：
Holmes N;Leggett J;Boto E;Roberts G;Hill RM;Tierney TM;Shah V;Barnes GR;Brookes MJ;Bowtell R
通讯作者：
Bowtell R
影响因子：
3.7
作者：
Boto E;Bowtell R;Krüger P;Fromhold TM;Morris PG;Meyer SS;Barnes GR;Brookes MJ
通讯作者：
Brookes MJ
影响因子：
5.7
作者：
Iivanainen J;Stenroos M;Parkkonen L
通讯作者：
Parkkonen L
DOI：
10.3390/s22083059
发表时间：
2022-04-15
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
19.7
作者：
Feys, Odile;Corvilain, Pierre;Christiaens, Florence
通讯作者：
Christiaens, Florence