Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/41654
Título : Reconstructing anatomy from electro-physiological data
Autor : López Hincapié, José David
Valencia, Felipe
Flandin, Guillaume
Penny, Will D.
Barnes, Gareth Robert
metadata.dc.subject.*: Encéfalo - diagnóstico por imagen
Brain - diagnostic imaging
Algoritmos
Algorithms
Simulación por Computador
Computer Simulation
Interpretación de Imagen Asistida por Computador
Image Interpretation, Computer-Assisted
Magnetoencefalografía
Magnetoencephalography
Modelos Neurológicos
Models, Neurological
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D001921
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000465
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D003198
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D007090
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D015225
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D008959
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Elsevier
Citación : J.D. López, F. Valencia, G. Flandin, W. Penny, G.R. Barnes, Reconstructing anatomy from electro-physiological data, NeuroImage, Volume 163, 2017, Pages 480-486, ISSN 1053-8119, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.06.049 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811917305207)
Resumen : ABSTRACT: Here we show how it is possible to make estimates of brain structure based on MEG data. We do this by reconstructing functional estimates onto distorted cortical manifolds parameterised in terms of their spherical harmonics. We demonstrate that both empirical and simulated MEG data give rise to consistent and plausible anatomical estimates. Importantly, the estimation of structure from MEG data can be quantified in terms of millimetres from the true brain structure. We show, for simulated data, that the functional assumptions which are closer to the functional ground-truth give rise to anatomical estimates that are closer to the true anatomy.
metadata.dc.identifier.eissn: 1095-9572
ISSN : 1053-8119
metadata.dc.identifier.doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.06.049
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