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Bayesian minimum norm

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  1. TOOL · CL_344312 ·

    新框架改进了 M/EEG 源成像中的不确定性校准

    研究人员开发了一个新的框架，用于量化和校准贝叶斯 M/EEG 源成像中的不确定性。该框架比较了两种方法：具有 sLORETA 深度加权的贝叶斯最小范数 (BMN) 和具有稀疏基场展开 (S-FLEX) 的稀疏贝叶斯学习 (SBL)。虽然两种方法都显示出残留的校准不足，但在模拟和真实的听觉 MEG 数据中，SBL+S-FLEX 表现出较低的定位误差和更紧密的不确定性。该研究还探讨了自适应噪声学习和事后等渗重校以改进不确定性估计。