Dynamic inverse problem solution using a kalman filter smoother for neuronal activity estimation

Giraldo-Suárez, Eduardo; Padilla-Buriticá, Jorge I.; Castellanos-Domínguez, César G.

dc.creator	Giraldo-Suárez, Eduardo
dc.creator	Padilla-Buriticá, Jorge I.
dc.creator	Castellanos-Domínguez, César G.
dc.date	2011-12-20
dc.date.accessioned	2021-03-18T21:02:41Z
dc.date.available	2021-03-18T21:02:41Z
dc.identifier	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/3
dc.identifier	10.22430/22565337.3
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11355
dc.description	This article presents an estimation method of neuronal activity into the brain using a Kalman smoother approach that takes into account in the solution of the inverse problem the dynamic variability of the time series. This method is applied over a realistic head model calculated with the boundary element method. A comparative analysis for the dynamic estimation methods is made up from simulated EEG signals for several noise conditions. The solution of the inverse problem is achieved by using high performance computing techniques and an evaluation of the computational cost is performed for each method. As a result, the Kalman smoother approach presents better performance in the estimation task than the regularized static solution, and the direct Kalman filter.	en-US
dc.description	En este artículo se presenta un método de estimación de la actividad neuronal sobre el cerebro usando un filtro de Kalman con suavizado, que tiene en cuenta en la solución del problema inverso, la variabilidad dinámica de la serie de tiempo. Este método es aplicado sobre un modelo realista de la cabeza, calculado con elementos finitos de frontera. Se presenta un análisis comparativo entre diferentes métodos de estimación y el método propuesto sobre señales EEG simuladas para diferentes condiciones de relación señal a ruido. La solución del problema inverso se hace utilizando computación de alto desempeño y se presenta una evaluación delcosto computacional para cada método. Como resultado, el filtro de Kalman con suavizado presenta un mejor desempeño en la tarea de estimación comparado con la solución estática regularizada, y la solución dinámica sin suavizado.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	eng
dc.publisher	Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)	en-US
dc.relation	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/3/180
dc.rights	Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 27 (2011); 33-51	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 27 (2011); 33-51	es-ES
dc.source	2256-5337
dc.source	0123-7799
dc.subject	Inverse problem	en-US
dc.subject	neuronal activity	en-US
dc.subject	Kalman filter	en-US
dc.subject	physiological model.	en-US
dc.subject	Problema inverso	es-ES
dc.subject	actividad neuronal	es-ES
dc.subject	filtro de Kalman	es-ES
dc.subject	modelo fisiológico	es-ES
dc.title	Dynamic inverse problem solution using a kalman filter smoother for neuronal activity estimation	en-US
dc.title	Dynamic inverse problem solution using a kalman filter smoother for neuronal activity estimation	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	Articles	en-US
dc.type	Artículos	es-ES

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