A semi-automatic method to determine electrode positions and labels from gel artifacts in EEG/fMRI-studies

The analysis of simultaneous EEG and fMRI data is generally based on the extraction of regressors of interest from the EEG, which are correlated to the fMRI data in a general linear model setting. In more advanced approaches, the spatial information of EEG is also exploited by assuming underlying dipole models. In this study, we present a semi automatic and efficient method to determine electrode positions from electrode gel artifacts, facilitating the integration of EEG and fMRI in future EEG/fMRI data models. In order to visualize all electrode artifacts simultaneously in a single view, a surface rendering of the structural MRI is made using a skin triangular mesh model as reference surface, which is expanded to a "pancake view". Then the electrodes are determined with a simple mouse click for each electrode. Using the geometry of the skin surface and its transformation to the pancake view, the 3D coordinates of the electrodes are reconstructed in the MRI coordinate frame. The electrode labels are attached to the electrode positions by fitting a template grid of the electrode cap in which the labels are known. The correspondence problem between template and sample electrodes is solved by minimizing a cost function over rotations, shifts and scalings of the template grid. The crucial step here is to use the solution of the so-called "Hungarian algorithm" as a cost function, which makes it possible to identify the electrode artifacts in arbitrary order. The template electrode grid has to be constructed only once for each cap configuration. In our implementation of this method, the whole procedure can be performed within 15 min including import of MRI, surface reconstruction and transformation, electrode identification and fitting to template. The method is robust in the sense that an electrode template created for one subject can be used without identification errors for another subject for whom the same EEG cap was used. Furthermore, the method appears to be robust against spurious or missing artifacts. We therefore consider the proposed method as a useful and reliable tool within the larger toolbox required for the analysis of co-registered EEG/fMRI data. © 2011 Elsevier Inc

Definición de un flujo de trabajo para el desarrollo de modelos computacionales personalizados del cerebro

Con la llegada de la neuroimagen ha sido posible estudiar el cerebro de pacientes vivos con el uso de técnicas no invasivas apoyadas en el análisis de imágenes médicas. Las imágenes de resonancia magnética (MRI, de sus siglas en inglés) se han vuelto muy importantes en la investigación, constituyendo su procesamiento un amplio ámbito de estudio. El procesamiento de las imágenes comprende [1] la obtención de cada tejido, registración de la imagen, reconstrucción de la imagen [2], normalización y suavizado espacial, etc. Las MRIs son la base para realizar un modelado de la cabeza humana con el fin de analizar la anatomía del individuo y estudiar los flujos de corriente del cerebro, todo ello en relación a la técnica de estimulación de corriente directa transcraneal (tDCS) [3], estimulación magnética transcraneal (TMS) y la electroencefalografía (EEG) [4]. Para realizar estos estudios es necesario tener un modelo computacional de la cabeza del sujeto, que consiste en realizar el procesamiento de las imágenes, reconstruir esas imágenes en volumen y colocar unos electrodos sobre el cuero cabelludo [5]. Existen numerosas herramientas para la elaboración de esos modelos [6]. En este trabajo se ha realizado un estudio de las herramientas más influyentes, haciendo simulaciones de los procesos implicados en la construcción del modelo computacional para analizar diferencias [7], limitaciones o ventajas de unas frentes a otras. Antes de realizar el estudio de las herramientas, fue necesaria una revisión de los formatos utilizados en las imágenes biomédicas, así como un estudio más profundo del formato NIFTI. También se han investigado otras formas de visualizar una MRI, para aclarar conceptos en cuanto a coordenadas vóxel, coordenadas mundo, valores representados en la imagen, orientación de la imagen, etc. Se realizó un estudio de SPM12 [8], ROAST y SIMNIBS en relación a la segmentación de las imágenes. Con los resultados obtenidos se procedió al mallado superficial realizado con iso2mesh [9], haciendo una comparativa de los métodos binsurface y vol2surf. Y por último se estudiaron las herramientas Metch, de iso2mesh [10], y Mesh2EEG para poder colocar los electrodos sobre la cabeza del sujeto. Tras analizar los resultados obtenidos y su posterior elección de métodos, se ha realizado un flujo de trabajo que contiene todos estos pasos realizados de forma automática en su mayor parte. Por último, todos los conocimientos adquiridos han sido aplicados para resolver el sistema de posicionamiento del software Brainsight. Este software se creó para desarrollar nuevas herramientas que ayudaran a la investigación de la neurociencia. Actualmente, es el neuronavegador más popular para TMS [11]. Aprovechando el modelo computacional [12] generado a partir del flujo de trabajo realizado, se localizó un punto dentro del sistema de coordenadas de este modelo computacional y se buscó la correspondencia con el sistema de coordenadas de Brainsight. De esta forma se pueden hacer estudios previos en el modelo computacional del sujeto estimulando una zona objetivo y, tras los resultados, estimular exactamente esa misma zona en la cabeza real del paciente.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería de Telecomunicació

Procesamiento de señales e imágenes biomédicas para el estudio de la actividad cerebral

En esta tesis se estudian distintos aspectos que influyen en la calidad de la solución de los problemas directo e inverso de la electro/magnetoencefalografía, así como problemas de estimación relacionados a las imágenes de resonancia magnética por tensor de difusión. Se analizan los efectos de variaciones en el modelo de cabeza utilizado, en el posicionamiento de los electrodos y la modelización de la actividad cerebral de fondo. Se estudia también la influencia del ruido propio del sistema de adquisición en imágenes de tensor de difusión y mediciones derivadas de éste. Tales influencias se plasman en errores en la estimación de la conductividad eléctrica, necesaria para la adecuada modelización de la cabeza, así como en la estimación de la geometría estructural intracerebral, denominada tractografía.Facultad de Ingenierí