Storyboard

La MEG registra el campo magnetico generado por las mismas corrientes dipolares intracelulares que producen la senal de EEG (extension directa de D01), pero al no estar el campo magnetico distorsionado por la conductividad heterogenea del craneo y el cuero cabelludo, ofrece una localizacion de fuentes mas precisa, con especial sensibilidad a fuentes orientadas tangencialmente respecto al sensor. La reconstruccion de la actividad cortical a partir del campo magnetico registrado se realiza tipicamente mediante tecnicas de filtrado espacial (beamforming), que estiman en cada punto del espacio la combinacion optima de sensores que minimiza la varianza de fuentes no deseadas sin distorsionar la fuente de interes. La MEG combina una resolucion temporal muy alta, limitada solo por la tasa de muestreo, con analisis espectrales y de conectividad de fase (extension directa de la coherencia y sincronizacion de E09) analogos a los de EEG pero con mejor resolucion espacial.

>Modelo

ID:('ky', 1567)

Storyboard

$\mathbf B_{MEG}=\frac{\mu_0}{4\pi}\sum_i\frac{\mathbf I_{dipole,i}\times(\mathbf r-\mathbf r_i)}{|\mathbf r-\mathbf r_i|^3}$

Variables

$mathbf I_{dipole}$

Momento/corriente dipolar

$A·m$

$mathbf B_{MEG}$

Campo magnético MEG

$T$

$mu_0$

Permeabilidad magnética

$N/A²$

$mathbf r_i$

Posición de fuente

$m$

$mathbf r$

Posición del sensor

$m$

$t$

Tiempo

$s$

>Modelo

ID:('gm', 13838)

Storyboard

$B_{MEG}(\theta)=B_{max}\sin(\theta_{source})$

Variables

$mathbf B_{MEG}$

Campo magnético MEG

$T$

$B_{max}$

Campo máximo

$T$

$\theta_{source}$

Orientación de la fuente

$rad$

>Modelo

ID:('gm', 13839)

Storyboard

$\hat J(\mathbf r,t)=\mathbf w_{beamformer}(\mathbf r)\cdot\mathbf B_{MEG}(t)$

Variables

$hat J$

Fuente cortical estimada

$A/m²$

$mathbf B_{MEG}$

Campo magnético MEG

$T$

$mathbf r$

Posición del sensor

$m$

$mathbf w_{beamformer}$

Peso espacial beamformer

$1/T$

$t$

Tiempo

$s$

>Modelo

ID:('gm', 13840)

Storyboard

$\mathbf w=\frac{C^{-1}\mathbf L}{\mathbf L^TC^{-1}\mathbf L}$

Variables

$mathbf L$

Campo lead MEG

$T/A·m$

$C$

Matriz de covarianza de sensores

$T²$

$mathbf r$

Posición del sensor

$m$

$mathbf w_{beamformer}$

Peso espacial beamformer

$1/T$

>Modelo

ID:('gm', 13841)

Storyboard

$\Delta t_{MEG}=1/f_{sampling}$

Variables

$f_{sampling}$

Tasa de muestreo

$Hz$

$Delta t_{MEG}$

Resolución temporal

$s$

>Modelo

ID:('gm', 13842)

Storyboard

$P_{band}^{MEG}=\int_{f_{low}}^{f_{high}}PSD_{MEG}(f),df$

Variables

$PSD_{MEG}$

Densidad espectral

$T²/Hz$

$P_{band}^{MEG}$

Potencia en banda

$T²$

>Modelo

ID:('gm', 13843)

Storyboard

$PLV_{ij}=\left|\frac{1}{T}\int_0^T e^{i(\theta_i-\theta_j)}dt\right|$

Variables

$PLV_{ij}$

Phase-locking value

$1$

$t$

Tiempo

$s$

>Modelo

ID:('gm', 13844)

Descripción

Red de modelo

• Método alternativo
• Método tradicional
• Estrategia
• 2D
• 3D

Ecuación

Número

Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 

---

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Cálculos

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar

Variables

$PLV_{ij}$

PLV

Phase-locking value

1

$f_{sampling}$

f_sampling

Tasa de muestreo

Hz

$hat J$

J_est

Fuente cortical estimada

A/m²

$mathbf I_{dipole}$

I_dipole

Momento/corriente dipolar

A·m

$mathbf B_{MEG}$

B_MEG

Campo magnético MEG

T

$B_{max}$

B_max

Campo máximo

T

$mathbf L$

L

Campo lead MEG

T/A·m

$mu_0$

mu0

Permeabilidad magnética

N/A²

$PSD_{MEG}$

PSD_MEG

Densidad espectral

T²/Hz

$C$

C

Matriz de covarianza de sensores

T²

$P_{band}^{MEG}$

P_band_MEG

Potencia en banda

T²

$mathbf r_i$

r_i

Posición de fuente

m

$mathbf r$

r

Posición del sensor

m

$\theta_{source}$

theta_source

Orientación de la fuente

rad

$mathbf w_{beamformer}$

w_beamformer

Peso espacial beamformer

1/T

$Delta t_{MEG}$

Delta_t_MEG

Resolución temporal

s

$t$

t

Tiempo

s

ID:(0, 1567)