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Comput Math Methods Med ; 2020: 5076865, 2020.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-32328152

RESUMO

Electromagnetic source imaging (ESI) techniques have become one of the most common alternatives for understanding cognitive processes in the human brain and for guiding possible therapies for neurological diseases. However, ESI accuracy strongly depends on the forward model capabilities to accurately describe the subject's head anatomy from the available structural data. Attempting to improve the ESI performance, we enhance the brain structure model within the individual-defined forward problem formulation, combining the head geometry complexity of the modeled tissue compartments and the prior knowledge of the brain tissue morphology. We validate the proposed methodology using 25 subjects, from which a set of magnetic-resonance imaging scans is acquired, extracting the anatomical priors and an electroencephalography signal set needed for validating the ESI scenarios. Obtained results confirm that incorporating patient-specific head models enhances the performed accuracy and improves the localization of focal and deep sources.


Assuntos
Eletroencefalografia/métodos , Cabeça/anatomia & histologia , Cabeça/diagnóstico por imagem , Modelagem Computacional Específica para o Paciente/estatística & dados numéricos , Adolescente , Encéfalo/anatomia & histologia , Encéfalo/diagnóstico por imagem , Mapeamento Encefálico/métodos , Mapeamento Encefálico/estatística & dados numéricos , Criança , Pré-Escolar , Biologia Computacional , Eletroencefalografia/estatística & dados numéricos , Fenômenos Eletromagnéticos , Humanos , Processamento de Imagem Assistida por Computador/estatística & dados numéricos , Imageamento por Ressonância Magnética/estatística & dados numéricos , Modelos Neurológicos , Neuroimagem/estatística & dados numéricos
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