| Revista: | Dyna (Medellín) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000405148 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Autors: | Giraldo, Eduardo1 Peluffo Ordoñez, Diego2 Castellanos Domínguez, Germán2 |
| Institucions: | 1Universidad Tecnológica de Pereira, Programa de Ingeniería Eléctrica, Pereira, Risaralda. Colombia 2Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Manizales, Caldas. Colombia |
| Any: | 2012 |
| Període: | Dic |
| Volum: | 79 |
| Número: | 176 |
| Paginació: | 64-70 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | Este artículo presenta un nuevo método para la estimación de actividad neuronal a partir de señales electroencefalográficas usando análisis de series de tiempo ponderadas. El método considera un modelo lineal basado en restricciones fisiológicas que tiene en cuenta tanto la dinámica espacial como la temporal, y una etapa de ponderación que modifica las suposiciones del modelo a partir de las observaciones. La matriz de pesos calculada es incluida en la función de costo usada para solucionar el problema inverso dinámico, y por lo tanto en la formulación del filtro de Kalman. De esta forma, se propone un filtro de Kalman ponderado que incluye la matriz de pesos. El desempeño del filtro (en términos del error de localización) se analiza para varios SNRs. El desempeño óptimo se alcanza usando el modelo lineal con matriz de ponderación calculado por el método de producto interno |
| Resumen en inglés | This paper presents a new method to estimate neural activity from electroencephalographic signals using a weighted time series analysis. The method considers a physiologically based linear model that takes both spatial and temporal dynamics into account and a weighting stage to modify the assumptions of the model from observations. The calculated weighting matrix is included in the cost function used to solve the dynamic inverse problem, and therefore in the Kalman filter formulation. In this way, a weighted Kalman filtering approach is proposed including a preponderance matrix. The filter's performance (in terms of localization error) is analyzed for several SNRs. The optimal performance is achieved using the linear model with a weighting matrix computed by an inner product method |
| Disciplines | Ingeniería, Medicina |
| Paraules clau: | Fisiología humana, Neurología, Ingeniería biomédica, Mapeo cerebral, Actividad neuronal, Electroencefalografía, Matriz de ponderación |
| Keyword: | Engineering, Medicine, Human physiology, Neurology, Biomedical engineering, Brain mapping, Neuronal activity, Electroencephalography, Weighting matrix |
| Text complet: | Texto completo (Ver HTML) |
