BrainK es un conjunto de procedimientos automatizados para caracterizar los tejidos de la cabeza humana a partir de imágenes de resonancia magnética, TC y fotogrametría. La segmentación de los tejidos y la extracción de la superficie cortical apoyan el objetivo principal de modelar la propagación de las corrientes eléctricas a través de los tejidos de la cabeza con un modelo de diferencias finitas (FDM) o un modelo de elementos finitos (FEM) creado a partir de las geometrías de BrainK. El modelo eléctrico de la cabeza es necesario para la localización precisa de la fuente de las medidas electroencefalográficas de matriz densa (dEEG) de los electrodos de la superficie de la cabeza. También es necesario para localizar con precisión las estructuras cerebrales con inyección de corriente transcraneal desde esos electrodos de superficie. BrainK debe realizar cinco tareas principales: la segmentación de imágenes, el registro de las imágenes de IRM, TC y fotogrametría de sensores, la reconstrucción de la superficie cortical, el teselado dipolar de la superficie cortical y la transformación de Talairach. Describimos el enfoque de cada tarea y comparamos las precisiones de las tareas clave de segmentación de tejidos y extracción de la superficie cortical en relación con las herramientas de investigación existentes (FreeSurfer, FSL, SPM y BrainVisa). BrainK consigue una buena precisión con una intervención mínima o nula del usuario, se maneja bien con imágenes de RM de mala calidad y con anomalías tisulares, y proporciona una eficiencia computacional mejorada respecto a los paquetes de investigación existentes.
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