Resumen

Una vez resuelto el problema inverso neuroelectromagnético (NIP), podría construirse una tomografía de las fuentes neuronales a partir de las grabaciones EEG/MEG. Desgraciadamente, el PNI carece de una solución única y, por tanto, se necesitan restricciones adicionales para lograr la unicidad. Los investigadores se encuentran entonces con el dilema de elegir una solución en función de las ventajas publicitadas por sus autores. Este estudio pretende ayudar a los investigadores a orientar mejor sus elecciones aclarando lo que se esconde detrás de las soluciones inversas sobrevaloradas por sus propiedades aparentemente óptimas para localizar fuentes únicas. Aquí presentamos una solución inversa (ANA) que consigue una localización perfecta de fuentes únicas para ilustrar cómo surgen las fuentes espurias y destruyen la reconstrucción de las fuentes activas simultáneas. Aunque ANA es probablemente la alternativa más simple y robusta para los datos generados por una única fuente dominante más ruido, la principal contribución de este manuscrito es mostrar que el error de localización cero de las fuentes únicas es una propiedad trivial y en gran medida poco informativa, incapaz de predecir el rendimiento de una solución inversa en presencia de fuentes simultáneamente activas. Recomendamos como estrategia más lógica para resolver el PNA la incorporación de información adicional a priori sobre los generadores neuronales que complemente la información contenida en los datos.

• Materias:Sistema nervioso Imágenes diagnósticas Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Trastornos mentales
• Subjects:Nervous systems Diagnostic imaging Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Mental disorders
• Palabras claves:fuente única, soluciones inversas, fuente activa, problema inverso neuroelectromagnético, fuente única dominante, nip, ana, investigadores, error de localización, fuente neural
• Keywords:single source, inverse solutions, active source, neuroelectromagnetic inverse problem, single dominant source, nip, ana, researchers, localization error, neural source