| Revista: | Dyna (Medellín) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000405387 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Autores: | López, José D1 Barnes, Gareth R2 Espinosa, Jairo J1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Escuela de Mecatrónica, Medellín, Antioquia. Colombia 2University College London, Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, Londres. Reino Unido |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Ago |
| Volumen: | 79 |
| Número: | 174 |
| Paginación: | 136-144 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | La reconstrucción de actividad neuronal a partir de datos MEG/EEG se ha convertido en una importante herramienta en neurología. A pesar de ser un problema mal condicionado, su incertidumbre se puede reducir incluyendo información previa en algoritmos basados en inferencia Bayesiana. Típicamente esto implica el uso de conocimiento acerca de la superficie cortical para generar posibles regiones de actividad neuronal. En este trabajo se propone una segunda etapa con el objetivo de reducir el error de localización sin aumentar fuertemente la carga computacional, esta etapa consiste en actualizar iterativamente el conjunto de posibles regiones de activación basándose en las reconstrucciones previas, enfocándose en aquellas regiones del cerebro que tienen más probabilidad de tener actividad. La metodología propuesta fue probada con datos simulados de MEG dando como resultado error cero de localización para fuentes únicas y diferentes valores de ruido, también se realizaron pruebas de validación con datos reales de actividad en la corteza visual |
| Resumen en inglés | MEG/EEG brain imaging has become an important tool in neuroimaging. The reconstruction of cortical current flow is an ill-posed problem, but its uncertainty can be reduced by including prior information within a Bayesian framework. Typically this involves using knowledge of the cortical manifold to construct a set of possible regions of neural source activity. In this work a second stage is proposed to reduce localisation error without severely increasing the computational load. This stage consists of iteratively updating the set of possible regions based on previous reconstructions, in order to focus on those brain regions with a higher probability of being active. The proposed methodology was tested with synthetic MEG datasets giving as a result zero localisation error for single sources and different noise levels. Real data from a visual attention study was used for validation |
| Disciplinas: | Ingeniería, Medicina |
| Palabras clave: | Neurología, Ingeniería biomédica, Actividad neuronal, Electroencefalografía, Campo electromagnético |
| Keyword: | Engineering, Medicine, Neurology, Biomedical engineering, Neuronal activity, Electroencephalography, Electromagnetic field |
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