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Estimación dinámica neuronal a partir de señales electroencefalográficas sobre un modelo realista de la cabeza

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Estimación dinámica neuronal a partir de señales electroencefalográficas sobre un modelo realista de la cabeza
Date
2010-12-15
Author
Giraldo, Eduardo
Acosta, Carlos D.
Castellanos-Domínguez, Germán

Citation

       
TY - GEN T1 - Estimación dinámica neuronal a partir de señales electroencefalográficas sobre un modelo realista de la cabeza AU - Giraldo, Eduardo AU - Acosta, Carlos D. AU - Castellanos-Domínguez, Germán Y1 - 2010-12-15 UR - http://hdl.handle.net/20.500.12622/861 AB - En este artículo se presenta un método de estimación de la actividad neuronal sobre el cerebro, que tiene en cuenta, en la solución del problema inverso, un modelo dinámico de propagación para la actividad neuronal sobre un modelo realista con elementos finitos de frontera, que incluye un modelo fisiológico que describe la interacción realista entre las neuronas. La solución del problema inverso se hace utilizando computación de alto desempeño. El presente análisis se hace sobre señales EEG simuladas para valores SNR de 25 dB, 15 dB y 5 dB. Los resultados obtenidos muestran la robustez del modelo dinámico sobre el modelo estático en presencia de ruido.  ER - @misc{20.500.12622_861, author = {Giraldo Eduardo and Acosta Carlos D. and Castellanos-Domínguez Germán}, title = {Estimación dinámica neuronal a partir de señales electroencefalográficas sobre un modelo realista de la cabeza}, year = {2010-12-15}, abstract = {En este artículo se presenta un método de estimación de la actividad neuronal sobre el cerebro, que tiene en cuenta, en la solución del problema inverso, un modelo dinámico de propagación para la actividad neuronal sobre un modelo realista con elementos finitos de frontera, que incluye un modelo fisiológico que describe la interacción realista entre las neuronas. La solución del problema inverso se hace utilizando computación de alto desempeño. El presente análisis se hace sobre señales EEG simuladas para valores SNR de 25 dB, 15 dB y 5 dB. Los resultados obtenidos muestran la robustez del modelo dinámico sobre el modelo estático en presencia de ruido. }, url = {http://hdl.handle.net/20.500.12622/861} }RT Generic T1 Estimación dinámica neuronal a partir de señales electroencefalográficas sobre un modelo realista de la cabeza A1 Giraldo, Eduardo A1 Acosta, Carlos D. A1 Castellanos-Domínguez, Germán YR 2010-12-15 LK http://hdl.handle.net/20.500.12622/861 AB En este artículo se presenta un método de estimación de la actividad neuronal sobre el cerebro, que tiene en cuenta, en la solución del problema inverso, un modelo dinámico de propagación para la actividad neuronal sobre un modelo realista con elementos finitos de frontera, que incluye un modelo fisiológico que describe la interacción realista entre las neuronas. La solución del problema inverso se hace utilizando computación de alto desempeño. El presente análisis se hace sobre señales EEG simuladas para valores SNR de 25 dB, 15 dB y 5 dB. Los resultados obtenidos muestran la robustez del modelo dinámico sobre el modelo estático en presencia de ruido.  OL Spanish (121)
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Abstract
En este artículo se presenta un método de estimación de la actividad neuronal sobre el cerebro, que tiene en cuenta, en la solución del problema inverso, un modelo dinámico de propagación para la actividad neuronal sobre un modelo realista con elementos finitos de frontera, que incluye un modelo fisiológico que describe la interacción realista entre las neuronas. La solución del problema inverso se hace utilizando computación de alto desempeño. El presente análisis se hace sobre señales EEG simuladas para valores SNR de 25 dB, 15 dB y 5 dB. Los resultados obtenidos muestran la robustez del modelo dinámico sobre el modelo estático en presencia de ruido. 
Abstract
In this paper is presented a method for neural activity estimation over the brain that take into account, for the solution of the inverse problem, a dynamic model for the neural activity in a realistic head model calculated with bounded elements method, according to a physiologically based model that describes the real interaction between neurons. The solution of the inverse problem is calculated using high performance computing. This analysis is performed for simulated EEG signals for SNR of 25 dB, 15 dB and 5 dB. The obtained results show the robustness of the estimation method that includes the dynamic model in comparison with the static model for several levels of noise. 
Palabras clave
Actividad neuronal; electroencefalograma; elementos finitos de frontera; modelo fisiológico; problema inverso
keywords
Electroencephalogram; finite bounded elements; inverse problem; neural activity; physiological model.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/861
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  • Num. 25 (2010) [13]

Departamento de Biblioteca y Extensión Cultural
bibliotecaitm@itm.edu.co

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