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Paper data
Title:
Régularisation temporelle du problème inverse en imagerie électrique cérébrale Author(s): Gavit Laurence, LENA CNRS UPR 640, Paris Petrou Maria, University of Surrey, UK Garnero Line, LENA CNRS UPR 640, Paris
Paper abstract
Nous présentons une nouvelle méthode de régularisation du problème inverse en Magnétoencéphalograhie et Electroencéphalographie (MEG et EEG), plus particulièrement adaptée à la reconstruction de signaux épileptiques. Cette méthode est originale car elle se propose de tirer parti de l'excellente résolution temporelle de ces techniques. Elle s'appuie sur une modélisation du décours temporel des sources à partir de pointes intercritiques chez des patients épileptiques afin de contraindre les sources reconstruites. Le modèle utilisé est linéaire par morceaux et permet donc de reconstruire des pics abruptes dans le décours temporel des sources. L'estimation de l'amplitude des sources est menée à l'aide d'une approche à résolution spatiale variable décrite dans [Gavit, 1999]. Nous présentons ici une première simulation qui montre que le décours temporel d'une source peut être mieux identifié grâce à l'ajout de la régularisation temporelle.
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