細かく離散化されたヘッドモデルでEEGフォワードの問題を正確に解くための計算効率的な方法

目的：正確なEEGソース分析には、現実的なヘッドモデルを使用した前方問題の解決が必要です。現実的なモデルは、通常、約1 mm3のボクセル分解能を提供する体積磁気共鳴画像から派生しています。したがって、電気モデルには、通常の成人の頭の場合、400万を超える要素が含まれている可能性があります。この大きさのモデルを使用した前方問題の解決策は、計算時間とメモリの問題のためにこれまでに実用的ではありませんでした。 方法：この大きさのヘッドモデルを使用して、順方向の問題を解決できるようにするコンジュゲート勾配の方法の前提条件が提案されています。有限の違いを使用して、頭部の解剖学から構築されたシステムマトリックスに適用されます。前提条件は明示的に計算されていないため、メモリの利用に関して非常に効率的です。 結果：400万を超えるボリュームに離散化された球状のヘッドモデルを使用して、1 GHzペンティウムIIIで約60分で正確な前方溶液を取得することができました。溶液のL2精度は2％よりも優れていました。 結論：細かく離散化されたヘッドモデルにおけるEEGの前方問題の正確な解決策は、計算時間とメモリの点で実用的です。 重要性：結果は、EEGソース分析のヘッドモデリングにおける重要なステップを表しています。

OBJECTIVE: Solution of the forward problem using realistic head models is necessary for accurate EEG source analysis. Realistic models are usually derived from volumetric magnetic resonance images that provide a voxel resolution of about 1 mm3. Electrical models could, therefore contain, for a normal adult head, over 4 million elements. Solution of the forward problem using models of this magnitude has so far been impractical due to issues of computation time and memory. METHODS: A preconditioner is proposed for the conjugate-gradient method that enables the forward problem to be solved using head models of this magnitude. It is applied to the system matrix constructed from the head anatomy using finite differences. The preconditioner is not computed explicitly and so is very efficient in terms of memory utilization. RESULTS: Using a spherical head model discretized into over 4 million volumes, we have been able to obtain accurate forward solutions in about 60 min on a 1 GHz Pentium III. L2 accuracy of the solutions was better than 2%. CONCLUSIONS: Accurate solution of the forward problem in EEG in a finely discretized head model is practical in terms of computation time and memory. SIGNIFICANCE: The results represent an important step in head modeling for EEG source analysis.