@InProceedings{2015_isaac225,
	author = "Yoann Isaac and Quentin Barthélemy and Cédric Gouy-pailler and Jamal Atif and Michèle Sebag",
	title = "Généralisation des micro-états EEG par apprentissage régularisé temporellement de dictionnaires topographiques.",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0231",
	pages = "p. 925-928",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_isaac225.pdf",
	abstract = "Le modèle des micro-états décrit les signaux EEG par des suites de topographies associées à des états cérébraux demeurant stables durant quelques dizaines de millisecondes. La généralisation proposée dans cet article considère un modèle redondant autorisant plusieurs états à être actifs simultanément. Un apprentissage de dictionnaire régularisé temporellement est proposé afin d'extraire ces états. L'efficacité de représentation des deux modèles est comparée sur des signaux de synthèse ainsi que sur des signaux réels pour l'étude du potentiel évoqué P300..pdf",
}