空間濾波與功能性連結

空間模式對空間濾波器(詮釋問題)

空間濾波器是與各通道相乘以擷取某成分的權重向量(CSP 濾波器、LDA 權重、xDAWN 濾波器、解碼器權重皆為濾波器)。空間模式則是相反的映射:某個給定源實際上如何投影到感測器上。兩者並非同一物件,而文獻中反覆出現的錯誤,就是把濾波器權重當作底層腦源的頭皮拓樸圖來繪製。

此區分之所以重要,是因為濾波器可能在毫無感興趣訊號的通道上放置大權重,其目的純粹是為了減去某個相關的雜訊源;把這種權重詮釋為該電極處的神經活動根本是錯的。要還原具生理可詮釋性的量,必須把擷取濾波器轉換為其對應的正向模式,對線性模型而言,這可由資料共變異數乘以濾波器(並以該成分的共變異數正規化)得到。唯有模式、而非濾波器,才容許對訊號來源作出陳述。

這即是 Haufe 等人(2014)的結論,適用於任何線性解碼器,包括許多神經網路的第一層;每當你主張具神經生理意義時,應報告模式而非原始權重。

又称
pattern vs filterHaufe transformforward pattern