评估 EEG 逆问题中基于 fMRI 的先验的相关性：贝叶斯模型比较方法
基于摘要分析。研究针对 EEG/MEG 皮层源重建解不唯一的问题，提出通过贝叶斯模型比较评估 fMRI 衍生空间先验是否适合观测数据。核心贡献是将“是否应引入跨模态先验”转化为可量化的比较问题，而不是直接假定生物电活动与代谢活动在空间上相匹配。 方法上，作者比较采用 fMRI 信息先验与采用非信息先验时对 EEG/MEG 数据的适配程度，并使用 Bayes factor 作为纳入或不纳入信息先验的依据。这一机制直接对应多模态源定位中的关键风险：外部成像约束可能减少逆问题的不确定性，但不匹配的约束也可能影响重建。摘要未给出先验分布、似然、超参数处理及 Bayes factor 的具体计算方式，尚不能据此复现推断流程。 验证方面，作者报告进行了广泛仿真，将模拟 EEG 源的扰动版本构造为 fMRI 衍生先验，以考察先验与真实源不一致时的适用性；作者还指出，该推断框架可推广至优化信息先验的引入方式。摘要未提供扰动类型、仿真规模、噪声条件、判定阈值或定量结果，实验协议、消融及统计信息尚未验证，也无法确认其在真实 EEG/MEG 与 fMRI 配对数据上的表现。 该工作的明确研究对象是多模态约束下的 EEG/MEG 逆问题，并非 BCI 解码性能验证。阅读全文时，应重点核对模型证据对先验设定及噪声假设的敏感性、先验不匹配的仿真覆盖范围，以及推广至先验优化时的具体实现。其对后续 BCI 系统的价值仍需单独验证。
阅读价值：值得阅读的具体原因是，该研究用 Bayes factor 比较 fMRI 空间先验与非信息先验对 EEG/MEG 数据的适配性，为是否引入跨模态约束提供可核对的统计依据，而非默认两类活动一致。