Poder reconstruir fuentes de actividad cerebral ha generado gran interés en los últimos años, ya que encontrar un método que permita definir la actividad cerebral tiene gran utilidad tanto en el ámbito médico como en en procedimientos de interfaz cerebro-máquina (BCI). En el ámbito médico se desarrollan metodologías de mapeo de actividad cerebral para crear sistemas de soporte diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas como epilepsia y Parkinson, que en colombia alcanza una una prevalencia de 14 a 19 individuos y de 7 a 9 individuos de cada 1000 habitantes, respectivamente[1] . Además, en procedimientos BCI es necesario poder predecir o clasificar actividad cerebral y así realizar un gran número de aplicaciones como por ejemplo, control en videojuegos, sistemas de asistencia y rehabilitación de personas con discapacidades motoras, estudios de publicidad (Neuromarketing), entre otros [2],[3]. En el estado del arte se encuentran métodos de reconstrucción de actividad cerebral que incluyen características espaciales: Sparse Basis Field Expansion (S-FLEX)[7], que usa sets de fuentes base focalmente distribuidas, Time-Frequency Mixed Norm Estimate (TF-MxNE) [8], que maneja la no estacionariedad representando la actividad cerebral usando sets de funciones tiempo-frecuencia base. Existen también filtros espaciales en los que se determinan ciertas zonas de interés[9]. En los métodos anteriores, no tienen en cuenta características de conectividad entre regiones del cerebro para restringir la representación de actividad cerebral.