Localización de fuentes electroencefalográficas empleando modelos inversos distribuidos basados en norma mínima
Localización de fuentes electroencefalográficas empleando modelos inversos distribuidos basados en norma mínima
Director
Orozco Gutiérrez, Álvaro Ángel
Autor corporativo
Recolector de datos
Otros/Desconocido
Director audiovisual
Editor/Compilador
Editores
Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira
Tipo de Material
Fecha
2009
Cita bibliográfica
Título de serie/ reporte/ volumen/ colección
Es Parte de
Resumen
Se estudia el problema de reconstrucción de las fuentes bioeléctricas del cerebro, a partir de sus potenciales generados en el cuero cabelludo. El problema es mal condicionado debido a que existen
diferentes fuentes que producen una misma medición de potencial superficial. Además, pequeñas variaciones en los datos de entrada pueden producir variaciones significativas en la localización de la
fuente. La localización de fuentes electroencefalográficas debe resolver dos problemas fundamentales: el directo y el inverso. El problema directo está relacionado con determinar los potenciales superficiales a partir de las fuentes dentro del cerebro. Por el contrario, el proceso de predecir las ubicaciones
de las fuentes del EEG a partir de las mediciones de los potenciales superficiales se denomina el problema inverso. Este trabajo se centra en el desarrollo de una metodología de localización de fuentes electroencefalográficas, empleando modelos inversos distribuidos basados en norma mínima. La metodología desarrollada emplea como solución al problema directo un modelo de cabeza esfárico de tres capas. La solución al problema inverso se basa en la estimación de la norma mínima, aplicando regularización de Tijonov mediante filtración espectral. Con el objeto de encontrar la fuente que de mejor forma representa el potencial observado en la superficie, se emplean tanto la magnitud como la varianza de la densidad de corriente estimada. Dado que la metodología es evaluada sobre señales EEG reales, la actividad EEG de fondo es removida con el fin de disminuir el efecto que ésta tiene sobre la localización real de la fuente. Los resultados obtenidos permiten concluir que si bien la varianza es un criterio de localización más robusto ante la incorporación de ruido aditivo, no presenta mejor desempeño que la magnitud.
Posteriormente, se realiza una comparación entre la metodología desarrollada y otras soluciones inversas distribuidas dadas por norma mínima ponderada (WMNE), tomografía electromagnética de baja resolución (LORETA) y LORETA estandarizado (sLORETA). El análisis se hace para diferentes
niveles de ruido y empleando dipolos simulados ubicados a diferentes profundidades dentro del cerebro. Para analizar el efecto que la regularización tiene sobre las soluciones, ´estas se calculan sin y con regularización. Adicionalmente, se hacen pruebas con dos modelos de cabeza diferentes: esférico y
de elementos de frontera (BEM). Los resultados confirman lo presentado en el estado del arte, en el sentido de que sLORETA presenta los menores errores de localización. La metodología desarrollada,
al estar basada en la solución con la norma mínima, tiende a favorecer las fuentes superficiales.