Для того чтобы
Для того чтобы найти стабильное аппроксимированное решение, должно быть ограничено количество источников до числа, меньшего чем количество отводящих электродов,
используемых при регистрации, то есть необходимо сгруппировать разные активные нейронные источники (нервные центры) в некоторые эквивалентные диполи.
Данные предположения позволяют решить прямую, а затем и обратную задачу
ЭЭГ и найти временные параметры источника, образующие регистрируемое потен-
циальное поле, и его изменение во времени. Прямая задача: предполагая опреде-
ленную локализацию и ориентацию m=2- 4- 6 и более источников (причем m n — число каналов отведений) и их временное поведение, потенциальное прост-
ранственно-временное распределение может быть вычислено на основе этих ди-
польных источников как их суперпозиция.
Обратная задача: по заданной последовательности n волновых форм, измеренных
на поверхности скальпа под различными электродами, локализация, ориентация
и волновые параметры эквивалентных дипольных источников определяются с по-
мощью метода наименьших квадратов, минимизируя разность между измеренными
и предсказанными по модели формами ответов для всех отведений одновременно.
Блок-схема итерационного процесса решения обратной задачи в предположении
наличия пространственно-временных источников показана на рисунке 4.12.
При этом в предположении наличия информации о предварительной локализации
источников, что возможно при использовании уже имеющихся нейрофизиологичес-
ких данных, используется прямой, чисто алгебраический подход. Входной информа-
цией при этом является число источников и данные матрицы пространственно-вре-
менных потенциалов — U. По мнению Шерга, метод в принципе не зависит от ис-
пользуемых начальных условий, но итерационный поиск служит для нахождения гло-
бального минимума при уточнении параметров источников и их временного поведе-
ния. На практике возможно более эффективное решение, если задать начальные усло-
вия на основе здравого смысла и некоторых нейрофизиологических ограничений.
см.далее