A Parametric Empirical Bayesian Framework for the EEG/MEG Inverse Problem: Generative Models for Multi-Subject and Multi-Modal Integration.
A Parametric Empirical Bayesian Framework for the EEG/MEG Inverse Problem: Generative Models for Multi-Subject and Multi-Modal Integration.
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DOI：
10.3389/fnhum.2011.00076
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发表时间：
2011
影响因子：
2.9
通讯作者：
Friston KJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Henson RN;Wakeman DG;Litvak V;Friston KJ
我们回顾了最近的方法学发展的参数经验贝叶斯（PEB）的框架内重建颅内源的颅外脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）数据在线性高斯假设。PEB框架提供了一种自然的方式来整合关于该逆问题的多个约束（空间先验），诸如从不同模态（例如，来自功能性磁共振成像，fMRI）或来自多个复制（例如，科目）。使用相同的基本生成模型的变体，我们说明了PEB在三种情况下的应用：（1）MEG和EEG的对称整合（融合）;（2）MEG或EEG与fMRI的非对称整合;（3）跨受试者的空间先验的组优化。我们评估这些应用程序从18个主题获得的多模态数据，集中在100-220毫秒，8-18赫兹的时间-频率窗口内的人脸感知引起的能量。我们展示了多模态，多学科整合的好处，在模型的证据和再现性（超过主题）的皮质反应的面孔。
We review recent methodological developments within a parametric empirical Bayesian (PEB) framework for reconstructing intracranial sources of extracranial electroencephalographic (EEG) and magnetoencephalographic (MEG) data under linear Gaussian assumptions. The PEB framework offers a natural way to integrate multiple constraints (spatial priors) on this inverse problem, such as those derived from different modalities (e.g., from functional magnetic resonance imaging, fMRI) or from multiple replications (e.g., subjects). Using variations of the same basic generative model, we illustrate the application of PEB to three cases: (1) symmetric integration (fusion) of MEG and EEG; (2) asymmetric integration of MEG or EEG with fMRI, and (3) group-optimization of spatial priors across subjects. We evaluate these applications on multi-modal data acquired from 18 subjects, focusing on energy induced by face perception within a time–frequency window of 100–220 ms, 8–18 Hz. We show the benefits of multi-modal, multi-subject integration in terms of the model evidence and the reproducibility (over subjects) of cortical responses to faces.
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影响因子：
5.7
作者：
Molins, A.;Stufflebeam, S. M.;Hamalainen, M. S.
通讯作者：
Hamalainen, M. S.
影响因子：
5.7
作者：
Huang, Ming-Xiong;Song, Tao;Halgren, Eric
通讯作者：
Halgren, Eric
DOI：
10.1016/s0013-4694(98)00046-7
发表时间：
1998-08-01
期刊：
ELECTROENCEPHALOGRAPHY AND CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY
影响因子：
--
作者：
Fuchs, M;Wagner, M;Buchner, H
通讯作者：
Buchner, H
影响因子：
5.7
作者：
Litvak, Vladimir;Friston, Karl J.
通讯作者：
Friston, Karl J.
影响因子：
--
作者：
Mattout J;Henson RN;Friston KJ
通讯作者：
Friston KJ