Influence of skull inhomogeneities on EEG source localization

We investigated the influence of using simplified models of the skull on electroencephalogram (EEG) source localization. An accurately segmented skull from computed tomography (CT) images, including spongy and compact bones as well as some air–filled cavities, was used as a reference model. The simplified models approximated the skull as a homogeneous compartment with: (1) isotropic, and (2) anisotropic conductivity. The results showed that these approximations could lead to errors of more than 2 cm in dipole estimation. We recommend the use of anisotropy but considering a different ratio for each region of the skull, according to the amount of spongy bone

Influence of air cavities of the skull on EEG source localization

We investigated the effect of omitting the air cavities of the skull due to using a simplified model of the skull instead of a more realistic one (reference) in the dipole estimation. Our results showed that more than 95% of the localization errors made by the omission of the air cavities were below 3 mm

Comparing finite difference forward models using free energy based on multiple sparse priors

Due to the ill-posed nature of the EEG source localization problem, the spatial resolution of the reconstructed activity is limited to several centimeters (Baillet, 2001). Advanced forward modeling of the head can contribute to improve the spatial resolution (Hallez, 2007). The boundary element method or BEM is commonly used due to its computation speed. More advanced volume modeling methods, such as finite difference methods or FDM, are computationally more intensive but allow estimating sources inside gray matter (Vanrumste, 2000). FDM also allows to incorporate tissue anisotropy and skull inhomogeneities (Hallez, 2008). Variational Bayesian approaches are getting more popular to solve the reconstruction problem (Friston, 2008 and Wipf, 2010). They allow incorporating several types of prior information in order to get a unique source distribution. Parametric empirical bayes or PEB implemented into the SPM software package allows also to compare different models, incorporating different prior information, based on their free energy (Henson, 2009). However, using PEB in SPM only BEM forward models can be compared. Based on the fact the uncertainty on the anatomy can be incorporated within the free energy (Lopez, 2012), this work extended the PEB framework to FDM models

Localización de fuentes electroencefalográficas empleando modelos inversos distribuidos basados en norma mínima

Se estudia el problema de reconstrucción de las fuentes bioeléctricas del cerebro, a partir de sus potenciales generados en el cuero cabelludo. El problema es mal condicionado debido a que existen diferentes fuentes que producen una misma medición de potencial superficial. Además, pequeñas variaciones en los datos de entrada pueden producir variaciones significativas en la localización de la fuente. La localización de fuentes electroencefalográficas debe resolver dos problemas fundamentales: el directo y el inverso. El problema directo está relacionado con determinar los potenciales superficiales a partir de las fuentes dentro del cerebro. Por el contrario, el proceso de predecir las ubicaciones de las fuentes del EEG a partir de las mediciones de los potenciales superficiales se denomina el problema inverso. Este trabajo se centra en el desarrollo de una metodología de localización de fuentes electroencefalográficas, empleando modelos inversos distribuidos basados en norma mínima. La metodología desarrollada emplea como solución al problema directo un modelo de cabeza esfárico de tres capas. La solución al problema inverso se basa en la estimación de la norma mínima, aplicando regularización de Tijonov mediante filtración espectral. Con el objeto de encontrar la fuente que de mejor forma representa el potencial observado en la superficie, se emplean tanto la magnitud como la varianza de la densidad de corriente estimada. Dado que la metodología es evaluada sobre señales EEG reales, la actividad EEG de fondo es removida con el fin de disminuir el efecto que ésta tiene sobre la localización real de la fuente. Los resultados obtenidos permiten concluir que si bien la varianza es un criterio de localización más robusto ante la incorporación de ruido aditivo, no presenta mejor desempeño que la magnitud. Posteriormente, se realiza una comparación entre la metodología desarrollada y otras soluciones inversas distribuidas dadas por norma mínima ponderada (WMNE), tomografía electromagnética de baja resolución (LORETA) y LORETA estandarizado (sLORETA). El análisis se hace para diferentes niveles de ruido y empleando dipolos simulados ubicados a diferentes profundidades dentro del cerebro. Para analizar el efecto que la regularización tiene sobre las soluciones, ´estas se calculan sin y con regularización. Adicionalmente, se hacen pruebas con dos modelos de cabeza diferentes: esférico y de elementos de frontera (BEM). Los resultados confirman lo presentado en el estado del arte, en el sentido de que sLORETA presenta los menores errores de localización. La metodología desarrollada, al estar basada en la solución con la norma mínima, tiende a favorecer las fuentes superficiales