Signal processing and Learning Applied to Brain data

Informations projet

SLAB

N° de convention de subvention: 676943

DOI

10.3030/676943

Projet clôturé

Date de signature de la CE 8 Août 2016

Date de début 1 Septembre 2016

Date de fin 31 Août 2021

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 492 252,50

Contribution de l’UE

€ 1 492 252,50

Coordonné par

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
France

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (28)

Beyond Pham's algorithm for joint diagonalization

Auteurs: Pierre Ablin, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Publié dans: ESSAN 2019 - 27th European symposium on artificial neural networks, 2019
Éditeur: ESSAN

Wasserstein regularization for sparse multi-task regression

Auteurs: Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2019
Éditeur: PMLR

Multivariate Convolutional Sparse Coding for Electromagnetic Brain Signals

Auteurs: Tom Dupré la Tour, Thomas Moreau, Mainak Jas, Alexandre Gramfort
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS 2018), 2018
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Efficient Smoothed Concomitant Lasso Estimation for High Dimensional Regression

Auteurs: Eugene Ndiaye, Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Vincent Leclère, Joseph Salmon
Publié dans: Journal of Physics: Conference Series, 2017
Éditeur: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1742-6596/904/1/012006

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

Auteurs: Jérôme-Alexis Chevalier, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon, Bertrand Thirion
Publié dans: Proceedings of the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), 2020
Éditeur: MIT Press

Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA

Auteurs: Hugo Richard, Luigi Gresele, Aapo Hyvärinen, Bertrand Thirion, Alexandre Gramfort, Pierre Ablin
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS), 2020
Éditeur: MIT Press

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

Auteurs: David Sabbagh, Pierre Ablin, Gael Varoquaux, Alexandre Gramfort, Denis A. Engemann
Publié dans: 2019
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Stochastic algorithms with descent guarantees for ICA

Auteurs: Pierre Ablin, Alexandre Gramfort, Jean-François Cardoso, Francis Bach
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2019
Éditeur: PMLR

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

Auteurs: Pierre Ablin, Dylan Fagot, Herwig Wendt, Alexandre Gramfort, Cédric Févotte
Publié dans: International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2020
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icassp.2019.8683291

HNPE: Leveraging Global Parameters for Neural Posterior Estimation

Auteurs: Pedro L. C. Rodrigues, Thomas Moreau, Gilles Louppe, Alexandre Gramfort
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS), 2021
Éditeur: MIT Press

Learning step sizes for unfolded sparse coding

Auteurs: Pierre Ablin, Thomas Moreau, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019), 2019
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Implicit differentiation of Lasso-type models for hyperparameter optimization

Auteurs: Quentin Bertrand, Quentin Klopfenstein, Mathieu Blondel, Samuel Vaiter, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 2020
Éditeur: PMLR

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

Auteurs: Mathurin Massias, Quentin Bertrand, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Proceedings of the Twenty Third International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020
Éditeur: PMLR

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

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

Faster ICA Under Orthogonal Constraint

Auteurs: Pierre Ablin, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Publié dans: 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icassp.2018.8461662

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

Auteurs: Badeau, Roland; Bekhti, Yousra; Gramfort, Alexandre
Publié dans: 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Numéro 5, 2017, ISSN 2076-1465
Éditeur: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.1159734

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

Auteurs: Mainak Jas, Tom Dupré la Tour, Umut Simsekli, Alexandre Gramfort
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 30, 2017, Page(s) 1099--1108
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Parametric estimation of spectrum driven by an exogenous signal

Auteurs: Tom Dupre la Tour, Yves Grenier, Alexandre Gramfort
Publié dans: 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2017, Page(s) 4301-4305, ISBN 978-1-5090-4117-6
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICASSP.2017.7952968

Generalized Concomitant Multi-Task Lasso for Sparse Multimodal Regression

Auteurs: Mathurin Massias, Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2018, Page(s) 998--1007
Éditeur: PMLR

Celer: a Fast Solver for the Lasso with Dual Extrapolation

Auteurs: Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, 2018, Page(s) 3315--3324
Éditeur: PMLR

Generalized Concomitant Multi-Task Lasso for Sparse Multimodal Regression

Auteurs: Massias , Mathurin; Fercoq , Olivier; Gramfort , Alexandre; Salmon , Joseph
Publié dans: 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018), Apr 2018, Lanzarote, Spain, Numéro 5, 2018
Éditeur: AISTATS

Driver Estimation in Non-Linear Autoregressive Models

Auteurs: Tom Duprela Tour, Yves Grenier, Alexandre Gramfort
Publié dans: 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018, Page(s) 4519-4523, ISBN 978-1-5386-4658-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICASSP.2018.8462268

GAP Safe Screening Rules for Sparse-Group Lasso

Auteurs: Eugene Ndiaye, Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 29, 2016, Page(s) 388--396
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Caveats with stochastic gradient and maximum likelihood based ICA for EEG

Auteurs: Jair Montoya-Martínez, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Publié dans: 2017, Page(s) 279-289
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-53547-0_27

Debiased Sinkhorn barycenters

Auteurs: Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Publié dans: Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 2020
Éditeur: PMLR

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

Auteurs: Quentin Bertrand, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019), 2019
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Spatio-Temporal Alignments: Optimal transport through space and time

Auteurs: Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Publié dans: Proceedings of the Twenty Third International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020
Éditeur: PMLR

Shared Independent Component Analysis for Multi-Subject Neuroimaging

Auteurs: Hugo Richard, Pierre Ablin, Bertrand Thirion, Alexandre Gramfort, Aapo Hyvärinen
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS), 2020
Éditeur: MIT Press

Peer reviewed articles (14)

DiCoDiLe: Distributed Convolutional Dictionary Learning

Auteurs: Thomas Moreau, Alexandre Gramfort
Publié dans: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020, ISSN 1939-3539
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/tpami.2020.3039215

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

Auteurs: Pierre Ablin, Jean-François Cardoso, Alexandre Gramfort
Publié dans: Journal of Neuroscience Methods, 2021, ISSN 0165-0270
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.jneumeth.2021.109144

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

Auteurs: 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
Publié dans: Journal of Open Source Software, 2019, ISSN 2475-9066
Éditeur: The Open Journal
DOI: 10.21105/joss.01896

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

Auteurs: Denis A Engemann, Oleh Kozynets, David Sabbagh, Guillaume Lemaître, Gael Varoquaux, Franziskus Liem, Alexandre Gramfort
Publié dans: eLife, 2019, ISSN 2050-084X
Éditeur: 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

Auteurs: Yousra Bekhti, Felix Lucka, Joseph Salmon, Alexandre Gramfort
Publié dans: Inverse Problems, Numéro 34/8, 2018, Page(s) 085010, ISSN 0266-5611
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/aac9b3

Gap Safe screening rules for sparsity enforcing penalties

Auteurs: Ndiaye, Eugene; Fercoq, Olivier; Gramfort, Alexandre; Salmon, Joseph
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, Numéro 5, 2017, ISSN 1532-4435
Éditeur: MIT Press

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

Auteurs: Tom Dupré la Tour, Lucille Tallot, Laetitia Grabot, Valérie Doyère, Virginie van Wassenhove, Yves Grenier, Alexandre Gramfort
Publié dans: PLOS Computational Biology, Numéro 13/12, 2017, Page(s) e1005893, ISSN 1553-7358
Éditeur: PLOS Computational Biology
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1005893

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

Auteurs: 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
Publié dans: Scientific Data, Numéro 5, 2018, Page(s) 180110, ISSN 2052-4463
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/sdata.2018.110

Faster Independent Component Analysis by Preconditioning With Hessian Approximations

Auteurs: Pierre Ablin, Jean-Francois Cardoso, Alexandre Gramfort
Publié dans: IEEE Transactions on Signal Processing, Numéro 66/15, 2018, Page(s) 4040-4049, ISSN 1053-587X
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TSP.2018.2844203

Autoreject: Automated artifact rejection for MEG and EEG data

Auteurs: Mainak Jas, Denis A. Engemann, Yousra Bekhti, Federico Raimondo, Alexandre Gramfort
Publié dans: NeuroImage, Numéro 159, 2017, Page(s) 417-429, ISSN 1053-8119
Éditeur: 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

Auteurs: Mainak Jas, Eric Larson, Denis A. Engemann, Jaakko Leppäkangas, Samu Taulu, Matti Hämäläinen, Alexandre Gramfort
Publié dans: Frontiers in Neuroscience, Numéro 12, 2018, ISSN 1662-453X
Éditeur: Frontiers
DOI: 10.3389/fnins.2018.00530

Dual Extrapolation for Sparse GLMs

Auteurs: Mathurin Massias, Samuel Vaiter, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, 2019, ISSN 1532-4435
Éditeur: MIT Press

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

Auteurs: Hicham Janati, Thomas Bazeille, Bertrand Thirion, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort
Publié dans: NeuroImage, 2020, ISSN 1053-8119
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.116847

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

Auteurs: David Sabbagh, Pierre Ablin, Gael Varoquaux, Alexandre Gramfort, Denis A Engemann
Publié dans: NeuroImage, 2020, ISSN 1053-8119
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.116893

Other (1)

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

Auteurs: Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon
Publié dans: Workshop NIPS OPTML, 2017
Éditeur: Arxiv