Cours 5 Flashcards
Quel est le problème direct en EEG et MEG?
Problème qui consiste à prédire les signaux mesurés à partir d’une source d’activité cérébrale connue.
Quel est le problème inverse en EEG et MEG?
Problème qui cherche à déterminer l’emplacement et l’intensité des sources neuronales à partir des signaux mesurés.
Que sont les trois aspects à modéliser dans le problème direct?
1: Géométrie (Anatomie)
2: Conductance (Electrophysiologie)
3: Sources cérébrales
Quels sont les trois types de modèles de la tête pour nous aider avec le problème direct?
1: Modèle sphérique
2: Modèle réaliste surfacique
3: Modèle réaliste volumique
De quoi dépend la qualité de la solution du problème inverse?
De la précision du problème direct!
Qu’est-ce que chaque variable veut dire dans l’équation M=G×S+E?
M: mesure
G: matrice de gain
S: amplitude des sources
E: erreur ou bruit
Quels sont les paramètre à dépendance non-linéaire et linéaires et leur méthode?
Non-linéaire: position et orientation, localisation des dipôles
Linéaire: amplitude, source distribuée
Comment fonctionne la méthode non-linéaire?
Estimation des paramètres du ou des
dipôle(s) de courant équivalent(s) (dipole-fit)
Comment fonctionne la méthode linéaire?
Estimation des amplitudes de dipôles de courant distribués au préalable sur la surface corticale
Quels sont deux avantages de la méthode dipôle-fit?
1:simple et robuste, adapté aux 2:composantes précoces
Quels sont quatres inconvénients de la méthode dipôle-fit?
1: Nécessite connaissance du nombre de dipôle
2: Pas de description fine de la géométrie
3: Mal adapté aux source étendues
4: Quantification de l’extension spatiale problématique
Quelles sont les 4 caractéristiques de l’imagerie de la densité de courant corticale?
1: Distribution de dipôles de courant à la surface du cortex
2: Positions et orientations des dipôles sont fixes: (paramètres linéaires)
3: Modèle plus réaliste
4: Reconstruction : estimation de l’amplitude des sources
Quelle est la difficulté principale des modèles de sources distribuées
il y a un grand nombre d’inconnues
(N≈ 10 000 dipôles) par rapport au nombre de données (m≈100-300 capteurs)