{"id":98,"date":"2016-11-10T15:17:22","date_gmt":"2016-11-10T14:17:22","guid":{"rendered":"https:\/\/project.inria.fr\/faust\/?page_id=98"},"modified":"2021-04-14T08:55:57","modified_gmt":"2021-04-14T06:55:57","slug":"demomeg","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/demo\/demomeg\/","title":{"rendered":"Localisation de source"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Localisation de source dans le contexte d’imagerie c\u00e9r\u00e9brale :<\/h2>\n

La toolbox FA\u00b5ST a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e dans le cadre d’une exp\u00e9rience de localisation de source pour une application d’imagerie c\u00e9r\u00e9brale.
\nPour cela, plusieurs matrices d’approximations de gain appel\u00e9es Magn\u00e9toenc\u00e9phalographie (MEG) \u00ab\u00a0Mi\u00a0\u00bb ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es \u00e0 partir de l’algorithme de factorization hi\u00e9rarchique (bas\u00e9 lui-m\u00eame sur l’algorithme PALM4MSA).
\nUn algorithme de codage parcimonieux a ensuite \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me de localisation de source gr\u00e2ce \u00e0 la matrice de gain MEG ou son approximation FA\u00b5ST.
\nLes deux figures suivantes illustrent les r\u00e9sultats de compromis entre le gain de rapidit\u00e9 de l\u2019algorithme et l’erreur de localisation selon l’utilisation ou non d’une matrice FA\u00b5ST.<\/p>\n\n\n\n\n
Reproduisez ces figures!<\/strong><\/p>\n

Avec matfaust:<\/strong>
\n>> import matfaust.demo.bsl.*
\n>> BSL()
\n>> Fig_BSL()
\nVoir aussi la doc API<\/a><\/p>\n

Avec pyfaust:<\/strong>
\n>>> from pyfaust.demo import bsl
\n>>> bsl.run()
\n>>> bsl.fig_convergence()
\n>>> bsl.fig_time_cmp()
\nVoir aussi la doc API<\/a><\/td>\n

\"meg_distance\"<\/td>\n<\/tr>\n
\"bsl\"<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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Localisation de source dans le contexte d’imagerie c\u00e9r\u00e9brale : La toolbox FA\u00b5ST a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e dans le cadre d’une exp\u00e9rience de localisation de source pour une application d’imagerie c\u00e9r\u00e9brale. Pour cela, plusieurs matrices d’approximations de gain appel\u00e9es Magn\u00e9toenc\u00e9phalographie (MEG) \u00ab\u00a0Mi\u00a0\u00bb ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es \u00e0 partir de l’algorithme de factorization hi\u00e9rarchique\u2026<\/p>\n

Continue reading<\/span><\/i><\/a> <\/p>\n","protected":false},"author":1098,"featured_media":0,"parent":210,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-98","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/98","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1098"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=98"}],"version-history":[{"count":40,"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/98\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":591,"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/98\/revisions\/591"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/210"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/faust.inria.fr\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=98"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}