Non linear time varying model identification in ill-posed problems corresponding to neural activity estimation from EEG signals

Esta tesis trata el problema inverso dinámico para la reconstrucción de fuentes a partir de señales EEG usando dos métodos: solución del Problema Inverso Dinámico considerando Restricciones Variantes e Invariantes con el Tiempo, y solución del Problema Inverso Dinámico Ponderado. Los métodos discutidos comprenden principalmente dos contribuciones: En primer lugar, la introducción de un modelo discreto no lineal basado en consideraciones fisiológicas que describa adecuadamente la dinámica de la actividad neuronal. En segundo lugar, la estimación de parámetros variantes en el tiempo que permitan mejorar el modelo no lineal, haciéndolo apropiado para la localización de fuentes electroencefalográficas durante actividad normal y patológica, tal como ataques epilépticos. La estimación realizada usando los modelos no lineales propuestos, presenta mejores resultados en términos del error de reconstrucción, comparado con métodos lineales o invariantes con el tiempo

• Autores: Giraldo Suárez, Eduardo
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/20384
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/20384; http://bdigital.unal.edu.co/10973/
• Palabra clave: 51 Matemáticas / Mathematics; 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Problema inverso dinámico; identificación de sistemas; estimación de estado; Dynamic inverse problem; system identification; state estimation
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional