Signal processing and Learning Applied to Brain data

Projektinformationen

SLAB

ID Finanzhilfevereinbarung: 676943

DOI

10.3030/676943

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 8 August 2016

Startdatum 1 September 2016

Enddatum 31 August 2021

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 492 252,50

EU-Beitrag

€ 1 492 252,50

Koordiniert durch

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
France

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (28)

Beyond Pham's algorithm for joint diagonalization

Autoren: Pierre Ablin, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: ESSAN 2019 - 27th European symposium on artificial neural networks, 2019
Herausgeber: ESSAN

Wasserstein regularization for sparse multi-task regression

Autoren: Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2019
Herausgeber: PMLR

Multivariate Convolutional Sparse Coding for Electromagnetic Brain Signals

Autoren: Tom Dupré la Tour, Thomas Moreau, Mainak Jas, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS 2018), 2018
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Efficient Smoothed Concomitant Lasso Estimation for High Dimensional Regression

Autoren: Eugene Ndiaye, Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Vincent Leclère, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Journal of Physics: Conference Series, 2017
Herausgeber: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1742-6596/904/1/012006

Statistical control for spatio-temporal MEG/EEG source imaging with desparsified multi-task Lasso

Autoren: Jérôme-Alexis Chevalier, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon, Bertrand Thirion
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), 2020
Herausgeber: MIT Press

Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA

Autoren: Hugo Richard, Luigi Gresele, Aapo Hyvärinen, Bertrand Thirion, Alexandre Gramfort, Pierre Ablin
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS), 2020
Herausgeber: MIT Press

Manifold-regression to predict from MEG/EEG brain signals without source modeling

Autoren: David Sabbagh, Pierre Ablin, Gael Varoquaux, Alexandre Gramfort, Denis A. Engemann
Veröffentlicht in: 2019
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Stochastic algorithms with descent guarantees for ICA

Autoren: Pierre Ablin, Alexandre Gramfort, Jean-François Cardoso, Francis Bach
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2019
Herausgeber: PMLR

A Quasi-Newton algorithm on the orthogonal manifold for NMF with transform learning

Autoren: Pierre Ablin, Dylan Fagot, Herwig Wendt, Alexandre Gramfort, Cédric Févotte
Veröffentlicht in: International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2020
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icassp.2019.8683291

HNPE: Leveraging Global Parameters for Neural Posterior Estimation

Autoren: Pedro L. C. Rodrigues, Thomas Moreau, Gilles Louppe, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS), 2021
Herausgeber: MIT Press

Learning step sizes for unfolded sparse coding

Autoren: Pierre Ablin, Thomas Moreau, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019), 2019
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Implicit differentiation of Lasso-type models for hyperparameter optimization

Autoren: Quentin Bertrand, Quentin Klopfenstein, Mathieu Blondel, Samuel Vaiter, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 2020
Herausgeber: PMLR

Support recovery and sup-norm convergence rates for sparse pivotal estimation

Autoren: Mathurin Massias, Quentin Bertrand, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty Third International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020
Herausgeber: PMLR

Group level MEG/EEG source imaging via optimal transport: minimum Wasserstein estimates

Autoren: Hicham Janati, Thomas Bazeille, Bertrand Thirion, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: IPMI 2019 - 26th international conference on Information Processing in Medical Imaging, 2021
Herausgeber: Lecture Notes in Computer Science

Faster ICA Under Orthogonal Constraint

Autoren: Pierre Ablin, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icassp.2018.8461662

Hyperparameter Estimation in Maximum a Posteriori Regression Using Group Sparsity with an Application to Brain Imaging

Autoren: Badeau, Roland; Bekhti, Yousra; Gramfort, Alexandre
Veröffentlicht in: 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Ausgabe 5, 2017, ISSN 2076-1465
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.1159734

Learning the Morphology of Brain Signals Using Alpha-Stable Convolutional Sparse Coding

Autoren: Mainak Jas, Tom Dupré la Tour, Umut Simsekli, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 30, 2017, Seite(n) 1099--1108
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Parametric estimation of spectrum driven by an exogenous signal

Autoren: Tom Dupre la Tour, Yves Grenier, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2017, Seite(n) 4301-4305, ISBN 978-1-5090-4117-6
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ICASSP.2017.7952968

Generalized Concomitant Multi-Task Lasso for Sparse Multimodal Regression

Autoren: Mathurin Massias, Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2018, Seite(n) 998--1007
Herausgeber: PMLR

Celer: a Fast Solver for the Lasso with Dual Extrapolation

Autoren: Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, 2018, Seite(n) 3315--3324
Herausgeber: PMLR

Generalized Concomitant Multi-Task Lasso for Sparse Multimodal Regression

Autoren: Massias , Mathurin; Fercoq , Olivier; Gramfort , Alexandre; Salmon , Joseph
Veröffentlicht in: 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018), Apr 2018, Lanzarote, Spain, Ausgabe 5, 2018
Herausgeber: AISTATS

Driver Estimation in Non-Linear Autoregressive Models

Autoren: Tom Duprela Tour, Yves Grenier, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018, Seite(n) 4519-4523, ISBN 978-1-5386-4658-8
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ICASSP.2018.8462268

GAP Safe Screening Rules for Sparse-Group Lasso

Autoren: Eugene Ndiaye, Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 29, 2016, Seite(n) 388--396
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Caveats with stochastic gradient and maximum likelihood based ICA for EEG

Autoren: Jair Montoya-Martínez, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: 2017, Seite(n) 279-289
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-53547-0_27

Debiased Sinkhorn barycenters

Autoren: Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 2020
Herausgeber: PMLR

Handling correlated and repeated measurements with the smoothed multivariate square-root Lasso

Autoren: Quentin Bertrand, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019), 2019
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Spatio-Temporal Alignments: Optimal transport through space and time

Autoren: Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty Third International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020
Herausgeber: PMLR

Shared Independent Component Analysis for Multi-Subject Neuroimaging

Autoren: Hugo Richard, Pierre Ablin, Bertrand Thirion, Alexandre Gramfort, Aapo Hyvärinen
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS), 2020
Herausgeber: MIT Press

Peer reviewed articles (14)

DiCoDiLe: Distributed Convolutional Dictionary Learning

Autoren: Thomas Moreau, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020, ISSN 1939-3539
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/tpami.2020.3039215

Spectral Independent Component Analysis with noise modeling for M/EEG source separation

Autoren: Pierre Ablin, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Journal of Neuroscience Methods, 2021, ISSN 0165-0270
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.jneumeth.2021.109144

MNE-BIDS: Organizing electrophysiological data into the BIDS format and facilitating their analysis

Autoren: Appelhoff, Stefan and Sanderson, Matthew and Brooks, Teon and Vliet, Marijn van and Quentin, Romain and Holdgraf, Chris and Chaumon, Maximilien and Mikulan, Ezequiel and Tavabi, Kambiz and Höchenberger, Richard and Welke, Dominik and Brunner, Clemens and Rockhill, Alexander and Larson, Eric and Gramfort, Alexandre and Jas, Mainak
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, 2019, ISSN 2475-9066
Herausgeber: The Open Journal
DOI: 10.21105/joss.01896

Combining magnetoencephalography with magnetic resonance imaging enhances learning of surrogate-biomarkers

Autoren: Denis A Engemann, Oleh Kozynets, David Sabbagh, Guillaume Lemaître, Gael Varoquaux, Franziskus Liem, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: eLife, 2019, ISSN 2050-084X
Herausgeber: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.54055

A hierarchical Bayesian perspective on majorization-minimization for non-convex sparse regression: application to M/EEG source imaging

Autoren: Yousra Bekhti, Felix Lucka, Joseph Salmon, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Inverse Problems, Ausgabe 34/8, 2018, Seite(n) 085010, ISSN 0266-5611
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/aac9b3

Gap Safe screening rules for sparsity enforcing penalties

Autoren: Ndiaye, Eugene; Fercoq, Olivier; Gramfort, Alexandre; Salmon, Joseph
Veröffentlicht in: Journal of Machine Learning Research, Ausgabe 5, 2017, ISSN 1532-4435
Herausgeber: MIT Press

Non-linear auto-regressive models for cross-frequency coupling in neural time series

Autoren: Tom Dupré la Tour, Lucille Tallot, Laetitia Grabot, Valérie Doyère, Virginie van Wassenhove, Yves Grenier, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: PLOS Computational Biology, Ausgabe 13/12, 2017, Seite(n) e1005893, ISSN 1553-7358
Herausgeber: PLOS Computational Biology
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1005893

MEG-BIDS, the brain imaging data structure extended to magnetoencephalography

Autoren: Guiomar Niso, Krzysztof J. Gorgolewski, Elizabeth Bock, Teon L. Brooks, Guillaume Flandin, Alexandre Gramfort, Richard N. Henson, Mainak Jas, Vladimir Litvak, Jeremy T. Moreau, Robert Oostenveld, Jan-Mathijs Schoffelen, Francois Tadel, Joseph Wexler, Sylvain Baillet
Veröffentlicht in: Scientific Data, Ausgabe 5, 2018, Seite(n) 180110, ISSN 2052-4463
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1038/sdata.2018.110

Faster Independent Component Analysis by Preconditioning With Hessian Approximations

Autoren: Pierre Ablin, Jean-Francois Cardoso, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Signal Processing, Ausgabe 66/15, 2018, Seite(n) 4040-4049, ISSN 1053-587X
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TSP.2018.2844203

Autoreject: Automated artifact rejection for MEG and EEG data

Autoren: Mainak Jas, Denis A. Engemann, Yousra Bekhti, Federico Raimondo, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: NeuroImage, Ausgabe 159, 2017, Seite(n) 417-429, ISSN 1053-8119
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2017.06.030

A Reproducible MEG/EEG Group Study With the MNE Software: Recommendations, Quality Assessments, and Good Practices

Autoren: Mainak Jas, Eric Larson, Denis A. Engemann, Jaakko Leppäkangas, Samu Taulu, Matti Hämäläinen, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: Frontiers in Neuroscience, Ausgabe 12, 2018, ISSN 1662-453X
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/fnins.2018.00530

Dual Extrapolation for Sparse GLMs

Autoren: Mathurin Massias, Samuel Vaiter, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Journal of Machine Learning Research, 2019, ISSN 1532-4435
Herausgeber: MIT Press

Multi-subject MEG/EEG source imaging with sparse multi-task regression

Autoren: Hicham Janati, Thomas Bazeille, Bertrand Thirion, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Veröffentlicht in: NeuroImage, 2020, ISSN 1053-8119
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.116847

Predictive regression modeling with MEG/EEG: from source power to signals and cognitive states

Autoren: David Sabbagh, Pierre Ablin, Gael Varoquaux, Alexandre Gramfort, Denis A Engemann
Veröffentlicht in: NeuroImage, 2020, ISSN 1053-8119
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.116893

Other (1)

From safe screening rules to working sets for faster Lasso-type solvers

Autoren: Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Veröffentlicht in: Workshop NIPS OPTML, 2017
Herausgeber: Arxiv