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Unmixing Oscillatory Brain Activity by EEG Source Localization and Empirical Mode DecompositionDesmezcla de la actividad cerebral oscilatoria mediante la localización de la fuente del EEG y la descomposición modal empírica

Resumen

La actividad neuronal se compone de actividad oscilatoria sincrónica y asincrónica a diferentes frecuencias. Las oscilaciones neuronales se producen en escalas de tiempo muy ajustadas a la resolución temporal de la electroencefalografía (EEG); sin embargo, para obtener el significado de la actividad eléctrica cerebral medida desde el cuero cabelludo, es útil descomponer la señal del EEG en el espacio y el tiempo. En este estudio, profundizamos en las investigaciones sobre la descomposición de la señal del EEG basada en la fuente. Utilizando la localización de la fuente, la señal eléctrica del cerebro se desmezcla espacialmente y la dinámica neuronal de una región de interés se analiza utilizando la descomposición modal empírica (EMD), una técnica destinada a detectar señales periódicas. Demostramos, primero en simulaciones, que la EMD es más precisa cuando se aplica a la señal no mezclada espacialmente en comparación con la señal a nivel del cuero cabelludo. Además, en los datos de EEG registrados simultáneamente con la estimulación magnética transcraneal (EMT) sobre el área de la mano de la corteza motora primaria, observamos una relación entre la amplitud pico a pico del potencial evocado por el motor (MEP) y la fase de la actividad eléctrica localizada descompuesta antes del inicio de la EMT. Así, los resultados animan a combinar la localización de la fuente y la EMD en la búsqueda de una mayor comprensión de los mecanismos del cerebro con respecto a la fase y la frecuencia de las oscilaciones eléctricas y su origen cortical.

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Información del documento

  • Titulo:Unmixing Oscillatory Brain Activity by EEG Source Localization and Empirical Mode Decomposition
  • Autor:Sofie Therese, Hansen; Apit, Hemakom; Mads, Gylling Safeldt; Lærke Karen, Krohne; Kristoffer Hougaard, Madsen; Hartwig R., Siebner; Danilo P., Mandic; Lars Kai, Hansen
  • Tipo:Artículo
  • Año:2019
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi
  • Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
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