Estudio comparativo de técnicas de localización de fuentes corticales (MNE, sLoreta y eLoreta) a partir de registros continuos de EEG en reposo empleando modelos anatómicos realistas

Abstract

[ES] El presente trabajo fin de master nace impulsado por el Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería que ha lanzado un proyecto cuyo objeto es identificar biomarcadores robustos que permitan valorar el deterioro motor en pacientes con Parkinson, así como la progresión de la enfermedad, mediante el análisis de la red funcional cerebral construida a partir de la señal EEG. La enfermedad de Parkinson (EP) afecta al 1% de la población por encima de 60 años, con más de 10 millones de personas que la sufren. Se estima que la carga económica de la EP en Estados Unidos es de unos 51.9 mil millones y superará los $ 79 mil millones para 2037, debido al envejecimiento de la población y a más de 1.6 millones de pacientes. En la literatura se ha contrastado un enlentecimiento de la actividad cerebral, así como la alteración de la red sensorimotora, la función visuoespacial y la función cognitiva incluso en las etapas iniciales de EP. La electroencefalografía es una técnica no-invasiva que puede utilizarse para determinar la conectividad funcional cerebral con alta resolución temporal, y con un coste relativamente bajo respecto a las técnicas de neuroimagen. Debido al efecto del volumen conductor, la señal EEG registrada en la superficie de cuero cabelludo presenta la desventaja de baja resolución espacial (5-9 cm) en comparación con la resonancia magnética funcional. La proyección de la señal EEG registrada en el cuero cabelludo a la superficial cortical y/o volumen cortical/subcortical, proceso denominado localización de fuente cortical, podría minimizar el efecto del volumen conductor y mejorar la resolución espacial a unos 2-4 cm. No obstante, el problema inverso de la localización de fuentes no tiene solución única. En la literatura se ha propuesto múltiples técnicas con diferentes suposiciones acerca de la fuente cortical, y con rendimientos muy dispares para distintos paradigmas. Por consiguiente, el presente trabajo fin de máster tiene como objeto determinar la técnica más adecuada para la localización de fuentes corticales para registros continuos de EEG adquiridos en reposo. Para ello, se desarrollará el ¿pipeline¿ específico que genere una señal EEG sintética mediante modelos anatómicamente realísticos y a partir de regiones de activación conocidas. A continuación, sobre esta señal sintética, se compararán distintas técnicas de localización de fuentes corticales implementado en Fieldtrip y en Brainstorm, como por ejemplo: Mínima Norm Estimation (MNE); Standardized & Exact low resolution brain electromagnetic tomography (sLoreta and eELoreta). Se valorarán distintas métricas para determinar la bondad de la solución inversa: error de focalización, dispersión espacial entre otros. Finalmente, se aplicará el modelo seleccionado a las señales EEG reales para identificar las zonas de activación y/o obtener las señales fuente en las distintas regiones de interés en la superficie cortical.

[EN] This master's thesis was initiated by the Center for Research and Innovation in Bioengineering, which has launched a project aimed at identifying robust biomarkers to assess motor impairment in Parkinson's patients, as well as the progression of the disease, by analyzing the functional brain network constructed from the EEG signal. Parkinson's disease (PD) affects 1% of the population over 60 years of age, with more than 10 million people suffering from the disease. The economic burden of PD in the United States is estimated to be about $51.9 billion and will exceed $79 billion by 2037, due to the aging population and more than 1.6 million patients. The literature has contrasted a slowing of brain activity, as well as altered sensorimotor network, visuospatial and cognitive function even in the early stages of PD. Electroencephalography is a non-invasive technique that can be used to determine functional brain connectivity with high temporal resolution, and at a relatively low cost compared to neuroimaging techniques. Due to the effect of the conductive volume, the EEG signal recorded on the scalp surface has the disadvantage of low spatial resolution (5-9 cm) compared to functional MRI. Projecting the scalp-recorded EEG signal to the cortical surface and/or cortical/subcortical volume, a process called cortical source localization, could minimize the effect of the conductor volume and improve the spatial resolution to about 2-4 cm. However, the inverse problem of source localization has no unique solution. Multiple techniques have been proposed in the literature with different assumptions about the cortical source, and with very disparate performances for different paradigms. Therefore, this master's thesis aims to determine the most appropriate technique for cortical source localization for continuous EEG recordings acquired at rest. For this purpose, a specific pipeline will be developed to generate a synthetic EEG signal using anatomically realistic models and from known regions of activation. Then, on this synthetic signal, different cortical source localization techniques implemented in Fieldtrip and Brainstorm will be compared, such as: Minimum Norm Estimation (MNE); Standardized & Exact low resolution brain electromagnetic tomography (sLoreta and eELoreta). Different metrics will be evaluated to determine the goodness of the inverse solution: focusing error, spatial dispersion, among others. Finally, the selected model will be applied to real EEG signals to identify the activation zones and/or to obtain the source signals in the different regions of interest on the cortical surface.