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Modelo Matemático
Descripción
Modelo D09 - Magnetoencefalografía (MEG)
Una vez estructurada la red semántica, se busca asociar cada objeto a una variable que permita su formulación matemática. Las relaciones entre variables —expresadas en la red semántica como vectores y asociaciones entre objetos— se traducen en ecuaciones que describen el comportamiento. Estas ecuaciones se buscan, en la mayor medida posible, basadas en primeros principios, y no en algoritmos ajustados numéricamente solo para reproducir comportamientos medidos. El resultado es la red lógica del modelo: el conjunto de variables, con sus unidades y rangos, y las ecuaciones que las relacionan.
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Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Origen dipolar del campo magnético
El campo magnético registrado por MEG proviene de las mismas corrientes dipolares intracelulares que producen la señal de EEG. La fuente establece una dependencia causal directa entre corrientes dipolares intracelulares y campo magnético, pero no especifica proporcionalidad, geometría ni una ley cuantitativa.
Grupo 2: Grupo 2: Propagación a través de cráneo y cuero cabelludo
El campo magnético atraviesa el cráneo y el cuero cabelludo sin la distorsión atribuida a la conductividad heterogénea que afecta a la señal de EEG. La menor distorsión preserva la información espacial del campo y sustenta una localización de fuentes más precisa; la fuente expresa la comparación cualitativamente y no fija factores de atenuación o distorsión.
Grupo 3: Grupo 3: Orientación de fuentes y sensibilidad
La MEG presenta sensibilidad especial a fuentes orientadas tangencialmente respecto al sensor. La sensibilidad depende por tanto de la orientación relativa fuente-sensor, pero el storyboard no proporciona una función angular ni cuantifica cuánto aumenta o disminuye la respuesta.
Grupo 4: Grupo 4: Reconstrucción cortical mediante filtrado espacial
La actividad cortical se reconstruye estimando, en cada punto del espacio, una combinación óptima de sensores del campo magnético. Esa combinación minimiza la varianza de fuentes no deseadas sin distorsionar la fuente de interés; la fuente define el criterio cualitativo de optimización, pero no especifica pesos, restricciones algebraicas ni algoritmo concreto.
Grupo 5: Grupo 5: Resolución temporal y tasa de muestreo
La resolución temporal de MEG es muy alta y está limitada únicamente por la tasa de muestreo con que se registra el campo magnético. Una tasa de muestreo mayor permite distinguir cambios temporales más rápidos; el storyboard no entrega una relación numérica explícita ni valores de muestreo.
Grupo 6: Grupo 6: Análisis espectral y conectividad de fase
Sobre el campo magnético pueden aplicarse análisis espectrales y de conectividad de fase análogos a los utilizados con EEG. Estos análisis dependen de la señal temporal registrada y permiten caracterizar contenido espectral y relaciones de fase; la fuente no especifica estimadores, bandas, ventanas ni métricas concretas.
Grupo 7: Grupo 7: Desempeño espacial integrado de MEG
La ausencia de distorsión por conductividad heterogénea y la localización de fuentes más precisa permiten a MEG alcanzar mejor resolución espacial que EEG dentro de análisis comparables. El desempeño espacial depende cualitativamente de la precisión de localización y de la preservación del campo, sin una función cuantitativa documentada.
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