Sparsity-driven spatio-temporal EEG source estimation

Ozge Batu, Mujdat Cetin
2011 2011 IEEE 19th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)  
Mühendislik ve Doga Bilimleri Fakültesi SabancıÜniversitesi ozgebatu@sabanciuniv.edu,mcetin@sabanciuniv.edü OZETÇ E EEG'de çoklu zamanörnegi kullanarak seyrek kaynak kestirimi problemini ele alıyoruz. Problemin çözümünde uzayda seyrekligi saglamak amacıyla 1-normun ve zamanda ani dorukları engellemek amacıyla 2 -normun birleştirilmesiyle elde edilen uzam-zamansal kısıtın kullanılmasınıöneriyoruz. Bu uzam-zamansal yöntemin etkinligini EEG benzetim verisi ve insandan elde edilen EEG
more » ... ki deneylerimizle gösteriyoruz. ABSTRACT We consider the problem of sparse source estimation using multiple time samples. We propose the use of a spatio-temporal constraint which is a combination of spatial 1 -norm for sparsity and temporal 2-norm for nonspiky pattern in time. We demonstrate the effectiveness of this spatio-temporal method through experiments based on both simulated and human EEG data.
doi:10.1109/siu.2011.5929817 fatcat:kawvefxi2nddhmzfico6l5qiuu