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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorCastellanos Domínguez, Cesar Germán (Thesis advisor)
dc.contributor.authorGiraldo Suárez, Eduardo
dc.date.accessioned2019-06-25T18:29:13Z
dc.date.available2019-06-25T18:29:13Z
dc.date.issued2013-11-19
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/20384
dc.description.abstractEsta tesis trata el problema inverso dinámico para la reconstrucción de fuentes a partir de señales EEG usando dos métodos: solución del Problema Inverso Dinámico considerando Restricciones Variantes e Invariantes con el Tiempo, y solución del Problema Inverso Dinámico Ponderado. Los métodos discutidos comprenden principalmente dos contribuciones: En primer lugar, la introducción de un modelo discreto no lineal basado en consideraciones fisiológicas que describa adecuadamente la dinámica de la actividad neuronal. En segundo lugar, la estimación de parámetros variantes en el tiempo que permitan mejorar el modelo no lineal, haciéndolo apropiado para la localización de fuentes electroencefalográficas durante actividad normal y patológica, tal como ataques epilépticos. La estimación realizada usando los modelos no lineales propuestos, presenta mejores resultados en términos del error de reconstrucción, comparado con métodos lineales o invariantes con el tiempo
dc.description.abstractAbstract : This thesis addresses the dynamical inverse problem of EEG source reconstruction by using two main approaches: Dynamic Inverse Problem solution considering Time Varying and Time invariant Constraints, and Weighted Dynamic Inverse Problem solution. Discussed approach of representation comprises two main contributions: Firstly, the introduction of a discrete–time nonlinear model grounded on physiological considerations that explains better the dynamics of the brain neural activity. Secondly, the inclusion of estimation of time varying parameters that allows the enhancement of the nonlinear model, making it suitable for electroencephalographic source localization of such abnormal neuronal activity as epileptic seizures. The estimation that is performed using proposed nonlinear dynamic models with time varying parameters provides an improvement in terms of reconstruction error, if comparing with similar referred linear approximations
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y Arquitectura Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc51 Matemáticas / Mathematics
dc.subject.ddc61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.titleNon linear time varying model identification in ill-posed problems corresponding to neural activity estimation from EEG signals
dc.typeTrabajo de grado - Doctorado
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/10973/
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.relation.referencesGiraldo Suárez, Eduardo (2013) Non linear time varying model identification in ill-posed problems corresponding to neural activity estimation from EEG signals. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalProblema inverso dinámico
dc.subject.proposalidentificación de sistemas
dc.subject.proposalestimación de estado
dc.subject.proposalDynamic inverse problem
dc.subject.proposalsystem identification
dc.subject.proposalstate estimation
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TD
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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