RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Системы и средства информатики // Архив

Системы и средства информ., 2018, том 28, выпуск 1, страницы 35–52 (Mi ssi557)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Вероятностный подход к решению обратной задачи магнитоэнцефалографии

М. Б. Гончаренкоa, Т. В. Захароваab

a Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики
b Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Исследование головного мозга является одним из самых активно развивающихся направлений нейронауки, в котором объединяют свои усилия широкие группы специалистов: от психологов до математиков. Одной из важнейших задач, встающих перед исследователями при обработке данных нейрофизиологического эксперимента, является локализация активных зон коры головного мозга. Эта информация критически важна для всех методов нейровизуализации, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ), магнитоэнцефалография (МЭГ), функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и др. В данной статье рассматриваются данные МЭГ. Магнитоэнцефалография — неинвазивный метод нейровизуализации, позволяющий регистрировать сверхслабые магнитные поля, порожденные нейронами головного мозга. Реконструкция источников по данным МЭГ представляет собой некорректно поставленную обратную задачу. В настоящей работе рассматривается байесовский вывод решения обратной задачи МЭГ. Особое внимание уделено такому преимуществу байесовского подхода, как универсальность, в его рамках получены другие популярные методы, широко используемые в исследованиях. Также рассмотрено обобщение на случай группового эксперимента и описаны возможные дальнейшие пути улучшения методов решения обратной задачи.

Ключевые слова: байесовский подход; магнитоэнцефалография; обратная задача; некорректно поставленная задача; оценка апостериорного максимума; методы оптимизации.

Поступила в редакцию: 04.10.2017

DOI: 10.14357/08696527180103



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024