Локализация источников активности мозга на его трехмерной модели при помощи совместного анализа данных ЭЭГ/cМРТ

Быкова Екатерина Павловна
1. Новосибирский государственный университет
e.bykova1@g.nsu.ru
Савостьянов Александр Николаевич
1. Новосибирский государственный университет
alexander.savostyanov@gmail.com
Материал поступил в редколлегию 16.05.2019
Несмотря на большое количество существующих методов диагностики головного мозга, он остается наименее
изученной частью человеческого организма. Электроэнцефалография (ЭЭГ) – один из наиболее популярных
методов исследования мозговой активности. Это обусловлено относительной дешевизной, безвредностью
и мобильностью оборудования.
При анализе данных ЭЭГ возникает проблема решения обратной задачи электроэнцефалографии – локализа-
ции источников электрической активности мозга. Ее можно сформулировать следующим образом: по сигна-
лам, регистрируемым на поверхности головы, необходимо определить, в какой области мозга расположены
источники этих сигналов.
Целью исследования является разработка программной системы для локализации источников мозговой актив-
ности на основе совместного анализа данных ЭЭГ и сМРТ.
Существуют различные подходы к решению обратной задачи ЭЭГ. Для получения наиболее точных результа-
тов некоторые из них предполагают использование данных сМРТ (изображений структурной магнитно-
резонансной томографии), описывающих индивидуальную анатомию головы человека. В этой работе исполь-
зуется один из таких подходов – EMSICA (Electromagnetic Spatiotemporal Independent Component Analysis),
предложенный A. Tsai.
В статье рассмотрены основные этапы работы системы, такие как предварительная обработка исходных дан-
ных; расчет специальной матрицы подхода EMSICA, значения которой показывают уровень активности опре-
деленного участка мозга; визуализация источников активности мозга на его трехмерной модели.

Выходные данные: Е.П. Быкова, А.Н. Савостьянов Локализация источников активности мозга на его трехмерной модели при помощи совместного анализа данных ЭЭГ/cМРТ. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2019. Т. 17, №3. C. 18–28. DOI: 10.25205/1818-7900-2019-17-3-18-28