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- 자료유형
- 학술저널
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- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 932 - 942 (0page)
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To recover the neural activity from Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) measurements, we need to solve the inverse problem by utilizing the relation between dipole sources and the data generated by dipolar sources. In this study, we propose a new approach based on the implementation of a particle filter (PF) that uses minimum sampling variance resampling methodology to track the neural dipole sources of cerebral activity. We use this approach for the EEG data and demonstrate that it can naturally estimate the sources more precisely than the traditional systematic resampling scheme in PFs.
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A. Sorrentino / 2009 / Dynamical MEG source modeling with multi-target bayesian filtering / Hum. Brain Mapp 30(6):1911~1921
M. S. Hamalainen / 1994 / Interpreting magnetic fields of the brain : minimum norm estimates / Med. Biol. Eng. Comput 32(1):35~42
K. Sekihara / 2002 / Application of an MEG Eigenspace Beamformer to reconstructing spatio-temporal activities of neural sources / Human Brain Map 15:199~215
S. Makeig / 2002 / Dynamic brain sources of visual evoked responses / Science 295:690~694
J. C. Mosher / 1992 / Multiple dipole modelling and localization from spatio-temporal MEG data / IEEE Trans. Biomed. Eng 39(6):541~557
M. S. Hamalainen / 1994 / Interpreting magnetic fields of the brain : minimum norm estimates / Med. Biol. Eng. Comput 32(1):35~42
K. Sekihara / 2002 / Application of an MEG Eigenspace Beamformer to reconstructing spatio-temporal activities of neural sources / Human Brain Map 15:199~215
S. Makeig / 2002 / Dynamic brain sources of visual evoked responses / Science 295:690~694
J. C. Mosher / 1992 / Multiple dipole modelling and localization from spatio-temporal MEG data / IEEE Trans. Biomed. Eng 39(6):541~557
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