EEGソース分析のための現実的なヘッドモデルにおける異方性伝導性のモデリングの違いによる双極子推定エラー

脳内のEEG源の局在を改善するために、ヘッドモデルで使用される導電率は非常に重要な役割を果たします。この研究では、白質の異方性伝導性のモデリングに焦点を当てます。異方性導電率プロファイルは、拡散加重磁気共鳴画像（DW-MRI）から導き出すことができます。ただし、拡散の加重された白質のMR画像からこれらの異方性伝導性を導き出すことは簡単ではありません。文献では、拡散加重画像からの導電率を計算するための2つの方法を見つけることができます。1つの方法では、異なる方向の導電率の比率に固定値を使用しますが、もう1つの方法では、拡散楕円体の線形スケーリングから得られた導電率プロファイルを使用します。拡散テンソル画像から導電率プロファイルを導出するために使用できるモデルを提案します。このモデルは、白質全体の変動異方性比に基づいており、文献に記載されている線形関係の組み合わせであり、導電率テンソルの大きさ（ボリューム制約とも呼ばれます）の大きさに制約があります。このアプローチは、アプローチAとして論文として記載されています。私たちの研究では、白質異方性のためにより単純化されたモデルを使用したため、双極子推定の違いを調査したいと考えています（アプローチB）。白質異方性に対する現実的なアプローチ（アプローチA）。現実的なヘッドモデルを使用しました。このモデルでは、異方性伝導性を組み込むことができる有限差分法を使用して、前方の問題が解決されました。エラー測定として、双極子位置のエラーと双極子方向エラーを考慮しました。結果は、双極子の位置エラーがすべて10 mm未満であり、灰白質領域で平均4 mmであることを示しています。双極子方向のエラーは最大66.4度であり、平均して灰白質領域で平均11.6度でした。定性的な方法で、結果は、方向と位置のエラーがテスト双極子の方向に依存していることを示しています。テスト双極子の方向が異方性の方向に類似している場合、位置誤差は大きくなりますが、テスト双極子の方向が異方性の方向から逸脱すると方向エラーが大きくなります。これらの結果から、白質異方性のモデリングはEEG源の局在化において重要な役割を果たすと結論付けることができます。より具体的には、正確なソースローカリゼーションには、各ボクセルの白質導電率プロファイルの正確なモデリングが必要です。

To improve the EEG source localization in the brain, the conductivities used in the head model play a very important role. In this study, we focus on the modeling of the anisotropic conductivity of the white matter. The anisotropic conductivity profile can be derived from diffusion weighted magnetic resonance images (DW-MRI). However, deriving these anisotropic conductivities from diffusion weighted MR images of the white matter is not straightforward. In the literature, two methods can be found for calculating the conductivity from the diffusion weighted images. One method uses a fixed value for the ratio of the conductivity in different directions, while the other method uses a conductivity profile obtained from a linear scaling of the diffusion ellipsoid. We propose a model which can be used to derive the conductivity profile from the diffusion tensor images. This model is based on the variable anisotropic ratio throughout the white matter and is a combination of the linear relationship as stated in the literature, with a constraint on the magnitude of the conductivity tensor (also known as the volume constraint). This approach is stated in the paper as approach A. In our study we want to investigate dipole estimation differences due to using a more simplified model for white matter anisotropy (approach B), while the electrode potentials are derived using a head model with a more realistic approach for the white matter anisotropy (approach A). We used a realistic head model, in which the forward problem was solved using a finite difference method that can incorporate anisotropic conductivities. As error measures we considered the dipole location error and the dipole orientation error. The results show that the dipole location errors are all below 10 mm and have an average of 4 mm in gray matter regions. The dipole orientation errors ranged up to 66.4 degrees, and had a mean of, on average, 11.6 degrees in gray matter regions. In a qualitative manner, the results show that the orientation and location error is dependent on the orientation of the test dipole. The location error is larger when the orientation of the test dipole is similar to the orientation of the anisotropy, while the orientation error is larger when the orientation of the test dipole deviates from the orientation of the anisotropy. From these results, we can conclude that the modeling of white matter anisotropy plays an important role in EEG source localization. More specifically, accurate source localization will require an accurate modeling of the white matter conductivity profile in each voxel.