#ベイズ学習

M/EEGソースイメージングの不確実性較正フレームワーク発表

イスマイル・フセイノフ氏らは2026年11月5日(現地時間)、ArXiv cs.LGにて、M/EEGソースイメージングにおける不確実性の定量化と較正のためのシミュレーションベースのフレームワークを発表した。この研究は、経験的ベイズ逆推定法に閉形式の条件付きガウス事後要約を適用し、不確実性推定の信頼性を高めることを目的としている。