Line, Surface, and Volume Integral Equations for the Electromagnetic Modelling of the Electroencephalography Forward Problem

Electroencephalography (EEG) is a very useful tool for characterizing epileptic sources. Brain source imaging with EEG necessitates to solve the so-called EEG inverse problem. Its solution depends on the solution of the EEG forward problem that provides from known current sources the potential measured at the electrodes positions. For realistic head shapes, this problem can be solved with different numerical techniques. In particular surface integral equations necessitates to discretize only the interfaces between the brain compartments. However, the existing formulations do not take into account the anisotropy of the media. The work presented in this thesis introduces two new integral formulations to tackle this weakness. An indirect formulation that can handle brain anisotropies is proposed. It is discretized with basis functions conform to the mapping properties of the involved operators. The effect of this mixed discretization on brain source reconstruction is also studied. The second formulation focuses on the white matter fiber anisotropy. Obtaining the solution to the obtained numerical system rapidly is also highly desirable. The work is hence complemented with a proof of the preconditioning effect of Calderon strategies for multilayered media. The proposed theorem is applied in the context of solving the EEG forward problem. A Calderon preconditioner is also introduced for the wire electric field integral equation. Finally, preliminary results on the impact of a fast direct solver in solving the EEG forward problem are presented.
La reconstruction des sources de l'activité cérébrale à partir des mesures de potentiel fournies par un électroencéphalographie (EEG) nécessite de résoudre le problème connu sous le nom de « problème inverse de l'EEG ». La solution de ce problème dépend de la solution du « problème direct de l'EEG », qui fournit à partir de sources de courant connues, le potentiel mesuré au niveau des électrodes. Pour des modèles de tête réels, ce problème ne peut être résolut que de manière numérique. En particulier, les équations intégrales de surfaces requièrent uniquement la discrétisation des interfaces entre les différents compartiments constituant le milieu cérébral. Cependant, les formulations intégrales existant actuellement ne prennent pas en comptent l'anisotropie du milieu. Le travail présenté dans cette thèse introduit deux nouvelles formulations intégrales permettant de palier à cette faiblesse. Une formulation indirecte capable de prendre en compte l'anisotropie du cerveau est proposée. Elle est discrétisée à l'aide de fonctions conformes aux propriétés spectrales des opérateurs impliqués. L'effet de cette discrétisation de type mixe lors de la reconstruction des sources cérébrales est aussi étudié. La seconde formulation se concentre sur l'anisotropie due à la matière blanche. Calculer rapidement la solution du système numérique obtenu est aussi très désirable. Le travail est ainsi complémenté d'une preuve de l'applicabilité des stratégies de préconditionnement de type Calderon pour les milieux multicouches. Le théorème proposé est appliqué dans le contexte de la résolution du problème direct de l'EEG. Un préconditionneur de type Calderon est aussi introduit pour l'équation intégrale du champ électrique (EFIE) dans le cas de structures unidimensionnelles. Finalement, des résultats préliminaires sur l'impact d'un solveur rapide direct lors de la résolution rapide du problème direct de l'EEG sont présentés.