Adaptive kernels and transfer entropy for neural connectivity analysis in EEG signals - 30/10/13
pages | 7 |
Iconographies | 7 |
Vidéos | 0 |
Autres | 0 |
Abstract |
This paper aims at better understanding causal relationships between parts of the brain during epileptic seizures. Our objective is to detect effective connectivity, i.e. to discover whether neural activity in a given substructure influences activity in another part of the brain. Recent efforts have been devoted to develop nonlinear and nonparametric approaches, such as transfer entropy (TE), to overcome linear methods limitations. However, building efficient TE estimators still asks open questions. In this study, we propose a new strategy to improve TE estimation by introducing different nonparametric adaptive kernel density estimators. Among all techniques under study, the Gaussian adaptive kernel density estimator based approach presents the best behavior whatever the tested model (autoregressive or physiological model).
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Plan
Vol 34 - N° 4-5
P. 330-336 - novembre 2013 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.
Déjà abonné à cette revue ?