Resumen

Este estudio presenta1 la aplicación de dos filtros de Kalman secuenciales para realizar la regularización de problemas inversos dinámicos como lo es la reconstrucción de las distribuciones de corriente en la actividad neuronal en el cerebro, a partir de señales de electroencefalografía. El filtro de Kalman es un algoritmo eficiente para reconstruir de manera óptima las densidades de corriente bajo ciertas hipótesis de operación, estas son: la relación entre estados consecutivos; estados y observaciones, son ambas distribuciones Gaussianas. La metodología propuesta obtiene resultados coherentes con el estado del arte, cuando se incrementa el número de fuentes; sin embargo se necesita un cambio en la estructura de estimación, ya que se puede incurrir en un alto costo computacional.

Palabras clave: Electroencefalografía filtro de Kalman modelo de espacio de estado problemas inversos dinámicos regularización.

2013-12-05   |   536 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 18 Núm.1. Abril 2013 Pags. 19-24 Scientia et technica 2013; 18(1)