Обзор решения обратной задачи анализа источников ЭЭГ

В этой вводной статье представлен обзор обратной задачи локализации источников электроэнцефалографии (ЭЭГ). Работа предназначена для исследователей, начинающих изучать данную область, и дает представление о современных методах, используемых для получения приближенных решений, описывающих источники мозговой активности, формирующие регистрацию потенциалов на поверхности головы. Кроме того, приведен обзор результатов оценки эффективности различных методов, позволяющий сравнить эти обратные решения. Авторы также представляют результаты выполненного ими анализа методом Монте-Карло, в котором сравниваются четыре непараметрических алгоритма, что дополняет представленные в литературе сведения. Приведен обширный список работ других исследователей. Статья начинается с математического описания обратной задачи, после чего рассматриваются две основные категории методов, разработанных для ее решения в ЭЭГ: непараметрические и параметрические методы. Их основное различие заключается в том, предполагается ли априори фиксированное число диполей. Описаны различные методы, относящиеся к этим категориям, включая оценки минимальной нормы и их обобщения, LORETA, sLORETA, VARETA, S-MAP, ST-MAP, метод Бакуса—Гилберта, LAURA, Shrinking LORETA FOCUSS (SLF), SSLOFO и ALF для непараметрических методов, а также методы формирования луча, BESA, подпространственные методы, такие как MUSIC, и производные от него методы, FINES, имитацию отжига и алгоритмы вычислительного интеллекта для параметрических методов. На основании обзора эффективности этих методов, представленной в литературе, можно заключить, что в большинстве случаев решение LORETA дает удовлетворительные результаты. Однако в ситуациях, связанных с кластерами диполей, предпочтительны алгоритмы с более высоким разрешением, такие как MUSIC или FINES. Наложение надежных биофизических и психологических ограничений, как в методе LAURA, обеспечивает более высокие результаты. В выполненном анализе методом Монте-Карло, сравнивавшем WMN, LORETA, sLORETA и SLF при различных уровнях шума...