@InProceedings{1999_001-1312_12978,
	author = "Laurence GAVIT and Sylvain BAILLET and Line GARNERO",
	title = "Approche multirésolution de la reconstruction de l'activité électrique cérébrale en EEG/MEG",
	booktitle = "17° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1999",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-1312",
	pages = "p. 1185-1188",
	month = "sep # 13--17",
	address = "Vannes",
	doi = "",
	pdf = "1999_001-1312_12978.pdf",
	abstract = "Dans le cadre de l'imagerie fonctionnelle électrique cérébrale MEG/EEG1 le problème de reconstruction de l'activité des sources sous-jacentes appartient à la famille des problèmes mal posés et n'admet pas de solution unique. Nous présentons une méthode itérative multirésolution de recherche de l'activité électrique des neurones sur la surface corticale. Cette méthode consiste en une focalisation itérative sur les zones où l'activité est détectée à l'étape précédente. La recherche des sources se fait à densité de sources croissante à chaque itération, en re-distribuant un nombre constant de sources, avec une résolution croissante sur la surface du cortex. La méthode d'estimation est basée sur une approche bayésienne de régularisation introduite dans [1] qui permet la prise en compte d'informations de nature hétérogènes. Ces contraintes spatio-temporelles sont définies localement grâce à une modélisation par champ de Markov. Elles permettent de réaliser une reconstruction régularisée de l'activité électrique cérébrale sur la surface corticale tout en autorisant l'apparition de discontinuités. Ces contraintes sont basées sur une description réaliste et fine de l'anatomie du cerveau."
}