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J-GLOBAL ID：202002278922225763   整理番号：20A2689958

脳波における異方性前方問題に対するハイブリッド体積-表面-ワイヤ積分方程式【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Volume-Surface-Wire Integral Equation for the Anisotropic Forward Problem in Electroencephalography

著者 (4件)： Monin Maxime Y. (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Turin, Italy) ,  Rahmouni Lyes (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Turin, Italy) ,  Merlini Adrien (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Turin, Italy) ,  Andriulli Francesco P. (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Turin, Italy)
資料名： IEEE Journal of Electromagnetics, RF and Microwaves in Medicine and Biology  (IEEE Journal of Electromagnetics, RF and Microwaves in Medicine and Biology)
巻： 4  号： 4  ページ： 286-293  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3484A  ISSN： 2469-7249  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)前方問題の解決は,逆源局在化に基づく生物医学イメージング技術を含む広範囲の応用における基本的段階である。最先端の電磁ソルバは,その複雑で不均一な電気プロファイルを説明するために,完全ヘッドの計算機的に高価な体積離散化に頼る。生物医学イメージングサークルにおいて,より効率的で,一般的であるが,境界要素法(BEM)を過度に単純化することは,高分解能EEGにおけるその応用を厳しく抑える区分的均一近似に代わっている。この寄与は,繊維白質と不均一頭蓋骨の特定の構造に仕立てられる適切なワイヤと薄い体積積分方程式を持つ局所異方性を処理することにより,標準BEM制約を浮き彫りにする。提案したハイブリッド積分方程式定式化は,それによって,頭部媒質の全体積離散化を避け,異方性EEG前方問題の現実的で効率的なBEM様解を可能にした。提案した定式化の精度と柔軟性を,正準と現実的なMRIベースヘッドモデルの両方を含む数値実験を通して実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *積分方程式 ,  簡素化 ,  *脳波 ,  近似法 ,  媒質 ,  頭蓋骨 ,  計算機械 ,  *金属線 ,  画像技術 ,  境界要素法 ,  定式化 ,  高分解能
準シソーラス用語： 離散化 ,  ソルバ ,  生物医学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電磁気学一般  (BD01020N) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳波 ,  異方性 ,  体積 ,  ワイヤ ,  積分方程式