Sammanfattning Vi föreslår en matematisk modell för flerkanalig bedömning av den försöks-till-trial variabiliteten i hörsel framkallade hjärnsvar i magnetoencefalografi (MEG). Metoder: Efter arbete av de Munck et al., vår strategi bygger på maximal sannolikhet uppskattning och innebär en approximation av spatio-temporal kovariansen av den förorenande bakgrundsbuller med hjälp av Kronecker produkten av dess rumsliga och temporal covariance matriser. Förlänga arbetet av de Munck et al., där försök-till-prövning variabiliteten av svaren ansågs identisk med alla kanaler, utvärderar vi det för varje enskild kanal. Resultat: Simuleringar med två ekvivalenta dipoler (ECD) med olika test-till-trial variabilitet, en sådd i var och en av hörselkortikorna, användes för att studera tillämpligheten av den föreslagna metoden på sensornivå och visade rumslig selektivitet av test-till-trial skattningar. Dessutom simulerade vi ett scenario med angränsande ED, för att visa begränsningar av metoden. Vi presenterar också ett illustrativt exempel på tillämpningen av denna metod på verkliga MEG-data tagna från ett auditivt experimentellt paradigm, där vi fann hemisfärisk lateralisering av vanan effekt till multipel stimulans presentation. Den föreslagna algoritmen kan rekonstruera sidoeffekter av försöks-till-trial variabiliteten hos framkallade svar, d.v.s. När ett EKD på endast en halvklot har sin hemvist, medan verksamheten på den andra halvklotet inte är bebodd. Därför kan det vara ett användbart verktyg i paradigm som antar sidoeffekter, som t.ex. de som involverar språkbehandling.
Sieluzycki och Kordowski REF föreslog en uppskattning av maximal sannolikhet för att förbättra kvaliteten på imputeringsmetoden för hörselgenererade hjärnsvar.
Maximum-likelihood estimation of channel-dependent trial-to-trial variability of auditory evoked brain responses in MEG
{'venue': 'BioMedical Engineering OnLine', 'journal': 'BioMedical Engineering OnLine', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}