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【24h】

A New Methodology for Detecting Source Number

机译：一种用于检测源码的新方法

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Current methods for detecting source number in magnetic source image (MSI) have some shortcomings: i) they are somewhat subjective, ii) various MSIs employ different indexes, and iii) the number of the potential sources in MSI via Beamforming may be underestimated. The new approach extracts a principal component from each trial which serves as a (one) representative virtual channel for that trial. Principal components from all trials are combined to form a (one) synthesized trial. The information criterion is applied to this synthesized trial to select an optimal estimate of the source number. PCA reduces noise and captures the greatest variability in each trial, the synthesized trial reduces data fluctuations among trials and also reduces the dimensions of the covariance matrix. The approach is entirely data-driven and is suitable for detecting seizures and interictal spikes in epilepsy patients.
机译：用于检测磁源图像（MSI）中的源数字的当前方法具有一些缺点：i）它们有些主观的主观，ii）各种MSI采用不同的索引，并且III）可以低估MSI中的潜在源的数量可以低估。新方法从每个试验中提取一个主要组件，该组件用作该试验的（一个）代表虚拟频道。所有试验中的主要成分组合以形成（一）合成试验。信息标准应用于该合成试验以选择对源号的最佳估计。 PCA可降低噪音并捕获每次试验中最大的可变性，合成试验降低了试验之间的数据波动，并降低了协方差矩阵的尺寸。该方法完全是数据驱动的，适用于检测癫痫患者的癫痫发作和嵌入尖峰。

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