Estimación Dinámica Neuronal a partir de Señales Electroencefalográficas sobre un Modelo Realista de la Cabeza

Estimación Dinámica Neuronal a partir de Señales
Electroencefalográficas sobre un Modelo Realista de
la Cabeza
Eduardo Giraldo1
Carlos D. Acosta2
Germán Castellanos-Domínguez3

Resumen
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 laactividad 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 delmodelo dinámico
sobre el modelo estático en presencia de ruido.

Palabras clave
Actividad neuronal, electroencefalograma, elementos finitos de
frontera, modelo fisiológico, problema inverso.

1
2
3

Programa de Ingeniería Eléctrica, Universidad Tecnológica de Pereira,
egiraldos@utp.edu.co
Facultad de Ciencias Básicas, Departamento de Matemáticas, Universidad
Nacional de Colombia sedeManizales, cdacostam@unal.edu.co
Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Programa de Ingeniería Electrónica,
Universidad Nacional de Colombia sede Manizales, cgcastellanosd@unal.edu.co

Fecha de recepción: 16 de Agosto de 2010
Fecha de aceptación: 19 de Octubre de 2010

Rev. Tecno Lógicas No. 25, ISSN 0123-7799, Diciembre de 2010, pp. 151-167

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Estimación Dinámica Neuronal apartir de Señales Electroencefalográficas sobre un
Modelo Realista de la Cabeza

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 thatdescribes 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.

KeywordsElectroencephalogram, finite bounded
problem, neural activity, physiological model.

elements,

inverse

Revista Tecno Lógicas

Revista Tecno Lógicas No. 25, Diciembre de 2010

1. INTRODUCCIÓN
La identificación de la dinámica en la actividad neuronal es
básica en el tratamiento de patologías cerebrales, la cual
comúnmente es realizada, bien a partir de señales
electroencefalográficas(EEG) medidas sobre la superficie de la
cabeza, o bien, a partir de imágenes de resonancia magnética
funcional (fMRI). Las señales EEG permiten una mejor resolución
temporal, mientras que las fMRI brindan una mayor resolución
espacial. En cualquier caso, la estimación de la actividad neuronal
se realiza para cada instante de tiempo mediante el problema
inverso. Sin embargo, debido a que laactividad neuronal tiene
inherente un acople espacial y temporal bastante fuerte, en la
solución del problema inverso, es necesario considerar la variación
temporal neuronal (Pascual et al., 1999; Plummer et al., 2008;
Peralta et al., 1998).
Específicamente, se debe incluir una serie de restricciones
dinámicas, que tengan en cuenta para la estimación de los estados
futuros de la actividadneuronal el valor de los pasados. Para tal
fin, es necesario incluir un modelo dinámico de la actividad
neuronal, que mejore la solución dinámica del problema inverso
(Grech et al., 2008). Por ejemplo, en Yamashita et al. (2004) se
utilizan los modelos autoregresivos para describir la dinámica
neuronal, en los que la estimación de parámetros incluye la
evolución temporal de la actividad...