Resumo

LOPEZ, JOSÉ D.; BARNES, GARETH R.  e  ESPINOSA, JAIRO J.. RECONSTRUCCIÓN DE ACTIVIDAD NEURONAL MEG/EEG CON MÚLTIPLES PARCHES DISPERSOS Y VARIABLES. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2012, vol.79, n.174, pp.136-144. ISSN 0012-7353.

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.

Palavras-chave : Problema inverso MEG/EEG; Múltiples fuentes previas dispersas; Imágenes cerebrales.

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