Brain source localization based on low resolution electromagnetic tomography (LORETA)

The brain is the most complex organ of the human body. Billion of nerve cells, the neurons, transmit and receive information from other neurons. Therefore, this massive information exchange creates a functionally interconnected network, which is responsible for every process that regulates our body. During the last century, the development of several brain imaging techniques has provided new tools for capturing information about the structure and functions of the brain, useful in both clinical applications and cognitive neuroscience. Among these techniques, one of the most popular is electroencephalography (EEG), which records brain electric activity by means of electrodes placed on the scalp. EEG is widely employed because it is a non-invasive tool, easy-to-use, portable and relatively low cost. For years EEG has been recorded by a few number of electrodes according to the international 10-20 system. Nowadays, the limited spatial resolution of standard EEG can be improved using High-Density EEG (HD-EEG) systems, which include up to 256 electrodes. The localization of brain sources from EEG data is a very important matter to understand brain physiology and highlight any alterations in the presence of pathological conditions. Source localization consists in solving the so-called EEG inverse problem. Over the years, researchers have developed many methods for solving it. In particular, this thesis focuses on the LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography) method, which is one of the most accurate technique for brain source localization. Specifically, the first objective of the present work is to employ LORETA for investigating three different neurological diseases: Alzheimer’s Disease (AD), gliotic lesions and stroke. The second objective is to compare the results obtained applying LORETA to standard EEG and HD-EEG

Il cervello è l'organo più complesso del corpo umano. Miliardi di cellule nervose, i neuroni, trasmettono e ricevono informazioni da altri neuroni. Pertanto, questo massiccio scambio di informazioni crea una rete funzionalmente interconnessa, responsabile di ogni processo che regola il nostro corpo. Nel corso dell'ultimo secolo, lo sviluppo di diverse tecniche di imaging cerebrale ha fornito nuovi strumenti per ottenere informazioni sulla struttura e le funzioni del cervello, utili sia nelle applicazioni cliniche che nelle neuroscienze cognitive. Tra queste tecniche, una delle più popolari è l'elettroencefalografia (EEG), che registra l'attività elettrica del cervello per mezzo di elettrodi posti sul cuoio capelluto. L'EEG è ampiamente utilizzata perché è uno strumento non invasivo, facile da usare, portatile e relativamente a basso costo. Per anni il segnale EEG è stato registrato mediante un numero esiguo di elettrodi, secondo il posizionamento standard del sistema internazionale 10-20. Oggi, la limitata risoluzione spaziale degli EEG standard può essere migliorata utilizzando sistemi EEG ad alta densità, che includono fino a 256 elettrodi. La localizzazione delle sorgenti cerebrali attive a partire da segnali EEG consente di comprendere la fisiologia cerebrale e di rilevare eventuali alterazioni in caso di condizioni patologiche. Per effettuare la localizzazione delle sorgenti è necessario risolvere il cosiddetto problema inverso relativo al segnale EEG. Nel corso degli anni, i ricercatori hanno sviluppato molti metodi per risolverlo. In particolare, la tesi è incentrata sul metodo LORETA (Tomografia Elettromagnetica a Bassa Risoluzione), che rappresenta una delle tecniche più diffuse per localizzare le sorgenti cerebrali. Il primo obiettivo della tesi è di utilizzare LORETA per studiare tre diverse patologie neurologiche: malattia di Alzheimer, lesioni gliotiche e ictus. Il secondo obiettivo è quello di confrontare i risultati ottenuti applicando LORETA a EEG standard e EEG ad alta densità.