論文の概要: Enhancing Brain Source Reconstruction through Physics-Informed 3D Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00143v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 18:43:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:27:51.333752
- Title: Enhancing Brain Source Reconstruction through Physics-Informed 3D Neural Networks
- Title（参考訳）: 物理インフォームド3次元ニューラルネットワークによる脳源再構築
- Authors: Marco Morik, Ali Hashemi, Klaus-Robert Müller, Stefan Haufe, Shinichi Nakajima,
- Abstract要約: 脳波ソースローカライゼーションのための新しいハイブリッド手法3D-PIUNetを提案する。
我々のモデルは空間的精度を大幅に向上させ,従来のデータ駆動方式とエンドツーエンド方式の両方よりも優れた性能を示す。
3D-PIUNetによる視覚野の同定に成功し,脳波データを用いて検討を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.023015853478043
- License:
- Abstract: Reconstructing brain sources is a fundamental challenge in neuroscience, crucial for understanding brain function and dysfunction. Electroencephalography (EEG) signals have a high temporal resolution. However, identifying the correct spatial location of brain sources from these signals remains difficult due to the ill-posed structure of the problem. Traditional methods predominantly rely on manually crafted priors, missing the flexibility of data-driven learning, while recent deep learning approaches focus on end-to-end learning, typically using the physical information of the forward model only for generating training data. We propose the novel hybrid method 3D-PIUNet for EEG source localization that effectively integrates the strengths of traditional and deep learning techniques. 3D-PIUNet starts from an initial physics-informed estimate by using the pseudo inverse to map from measurements to source space. Secondly, by viewing the brain as a 3D volume, we use a 3D convolutional U-Net to capture spatial dependencies and refine the solution according to the learned data prior. Training the model relies on simulated pseudo-realistic brain source data, covering different source distributions. Trained on this data, our model significantly improves spatial accuracy, demonstrating superior performance over both traditional and end-to-end data-driven methods. Additionally, we validate our findings with real EEG data from a visual task, where 3D-PIUNet successfully identifies the visual cortex and reconstructs the expected temporal behavior, thereby showcasing its practical applicability.
- Abstract（参考訳）: 脳源の再構築は神経科学における根本的な課題であり、脳機能と機能不全を理解するのに不可欠である。
脳波(EEG)信号は時間分解能が高い。
しかし、これらの信号から脳源の正確な空間的位置を特定することは、問題の構造が不適切なため難しいままである。
最近のディープラーニングアプローチでは、トレーニングデータを生成するためにのみフォワードモデルの物理的情報を使用するのが一般的である。
本稿では,脳波ソースローカライゼーションのための3D-PIUNetのハイブリッド手法を提案する。
3D-PIUNetは、測定値からソース空間へのマップに擬似逆数を用いることで、最初の物理インフォームド推定から始まる。
第二に、脳を3Dボリュームと見なすことで、3D畳み込みU-Netを用いて空間的依存を捉え、学習したデータに従って解を洗練する。
モデルのトレーニングは、シミュレーションされた擬現実的脳源データに依存し、異なるソース分布をカバーする。
このデータに基づいて,本モデルは空間的精度を大幅に向上させ,従来のデータ駆動方式とエンドツーエンド方式の両方よりも優れた性能を示す。
さらに,3D-PIUNetが視覚野の同定に成功し,期待する時間的挙動を再構築し,その実用性を示す視覚課題からの実際の脳波データを検証した。
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