Resumen

Proponemos un nuevo método para la localización de fuentes de EEG. Una solución eficiente a este problema requiere elegir un término de regularización apropiado para restringir el problema original. En nuestro trabajo, adoptamos el marco bayesiano para colocar las restricciones; por lo tanto, el término de regularización está estrechamente relacionado con la distribución a priori. Más concretamente, proponemos una nueva distribución previa dispersa para la localización de fuentes de EEG. La distribución a priori propuesta tiene propiedades dispersas que favorecen las fuentes focales de EEG. Para obtener un algoritmo eficiente, utilizamos el marco variacional bayesiano (VB) que nos proporciona un algoritmo iterativo manejable de ecuaciones de forma cerrada. Además, proporcionamos extensiones de nuestro método en casos en los que observamos estructuras de grupo y fuentes de EEG espacialmente extendidas. Hemos realizado experimentos utilizando datos de EEG sintéticos y datos de EEG reales de tres conjuntos de datos disponibles públicamente. Los datos de EEG reales se producen debido a la presentación de estímulos auditivos y visuales. Comparamos el método propuesto con enfoques bien conocidos de localización de fuentes de EEG y los resultados han demostrado que nuestro método presenta un rendimiento de vanguardia, especialmente en los casos en los que esperamos pocas regiones cerebrales activadas. El método propuesto puede detectar eficazmente las fuentes de EEG en diversas circunstancias. En general, el método propuesto para la localización de fuentes de EEG da como resultado una localización más precisa de las fuentes de EEG que los métodos más avanzados.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:localización de la fuente de eeg, fuente de eeg, localización de eeg, datos reales de eeg, métodos propuestos, datos sintéticos de eeg, distribución previa propuesta, región cerebral activada, términos de regularización adecuados, fuente focal de eeg
• Keywords:eeg source localization, eeg source, localization of eeg, real eeg data, proposed methods, synthetic eeg data, proposed prior distribution, activated brain region, appropriate regularization terms, focal eeg source