EEG-based Neuroimaging using Data-Driven Spatio-Temporal Constraints for Non Stationary Brain Activity Reconstruction

El mapeo cerebral basado en señales de electroencefalografía (EEG), es una técnica muy usada para explorar la actividad cerebral de forma no invasiva. Una de las ventajas que provee la utilización de señales EEG para analizar la actividad cerebral es su bajo costo y su sobresaliente resolución temporal. Sin embargo la cantidad de puntos de medición (electrodos) es extremadamente baja comparada con la cantidad de puntos discretizados dentro del cerebro sobre los cuales se debe realizar la estimación de la actividad. Esto conlleva a un problema mal condicionado comúnmente conocido como el problema inverso de EEG. Para resolver este tipo de problemas, información apriori debe ser supuesta para así obtener una solución única y óptima. En el presente trabajo investigativo, se proponen distintas aproximaciones a la solución del problema con el objetivo de mejorar la precisión e interpretabilidad de las estimaciones de actividad cerebral. En primer lugar se propone un método que incluye un modelo auto-regresivo, no lineal, realista y variante en el tiempo para restringir las dinámicas temporales de la solución a dicho modelo. En segundo lugar, se propone un algoritmo que permite relajar la suposición de estacionariedad que comúnmente se hace en este tipo de problemas, esto se logra a través de la creación de una matriz de covarianza variante en el tiempo que permite adaptarse a los cambios espacio temporales de la dinámica cerebral. Por último se propone un algoritmo en el cual se representa la actividad cerebral a través de un conjunto de funciones espacio-temporales las cuales son construidas teniendo en cuenta el contexto fisiológico del problema. Los métodos propuestos son comparados tanto con técnicas clásicas como con métodos del estado del arte usando señales simuladas, y finalmente son validados usando datos EEG reales. En general, los métodos propuestos son eficientes y competitivos en comparación a los métodos usados como referencia

• Autores: Castaño Candamil, Juan Sebastián
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21451
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21451; http://bdigital.unal.edu.co/12264/
• Palabra clave: 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; señales de electroencefalografía (EEG); Problema inverso; Mapeo cerebral; electroencephalography signals (EEG); Inverse problem; Brain mapping
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional