OpenMEEG: программное обеспечение с открытым исходным кодом для квазистатической биоэлектромагнетики

Введение: Интерпретация биоэлектромагнитных явлений и управление ими требуют реалистичных физиологических моделей и точных численных решателей. В практике часто используют полуреалистичную модель с кусочно-постоянной проводимостью, для которой необходимо строить сетку только на границах раздела тканей. Эта упрощённая модель позволяет применять метод граничных элементов. Однако при высоком соотношении проводимостей соседних тканей, например проводимостей кожи головы и черепа при электроэнцефалографии, точность большинства решений методом граничных элементов оказывается недостаточной. Для преодоления этой проблемы был предложен новый метод — симметричный метод граничных элементов, реализованный в программном обеспечении OpenMEEG. Цель настоящей работы — представить OpenMEEG с теоретической и практической точек зрения и сравнить его характеристики с другими программными пакетами.

Методы: Проведено сравнительное исследование в области электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии для оценки точности OpenMEEG по сравнению с другими свободно распространяемыми решателями прямой задачи. Рассматривались сферические модели, для которых существуют аналитические решения; для оценки вариабельности точности были созданы рандомизированные сетки. Для характеристики точности использовали два показателя: показатель относительной разности и отношение величин. Сравнение проводили либо при одинаковом числе узлов сетки, либо при одинаковом числе неизвестных в разных методах. Также сравнивали время вычислений.

Результаты: Различия в точности были более выраженными при электроэнцефалографии, чем при магнитоэнцефалографии. Методы можно разделить на три категории: методы линейной коллокации, работающие очень быстро, но обеспечивающие низкую точность; методы линейной коллокации с подходом изолированного черепа, при использовании которого точность повышается; и OpenMEEG, существенно превосходящий остальные методы. По скорости OpenMEEG сопоставим с другими методами при одинаковом числе неизвестных и, следовательно, работает быстрее при заданном уровне точности.

Выводы: Исследование убедительно показывает, что OpenMEEG соответствует современному уровню развития методов решения прямых задач. Кроме того, выбранная стратегия разработки сделала программное обеспечение удобным для использования и интеграции с другими пакетами. Поэтому специалисты в области биоэлектромагнетизма смогут применять OpenMEEG, затрачивая минимум усилий на разработку.