Het menselijk brein bestaat uit verschillende weefsels met elk hun eigen fysische eigenschappen, in het bijzonder hun elektrische geleidbaarheid. Echter, sinds lang is er discussie gaande over hun exacte waarde. Aangezien deze weefsels inhomogeen en anisotroop zijn, en voorts hun eigenschappen afhankelijk zijn van fysiologische processen, is het wenselijk de geleidbaarheid als een aleatoire grootheid te behandelen. In dit doctoraat wordt onderzocht wat de gevolgen zijn op zowel de voorwaartse oplossing als het inverse bron-lokalisatieprobleem in EEG. De onzekerheid wordt gemodelleerd aan de hand van Polynomiale chaos. Als gevalstudie beschouwen wij een drie-lagig hoofdmodel dat bestaat uit de hersenen, de schedel en de hoofdhuid. De elektrische eigenschappen van de hersenen en de hoofdhuid worden verondersteld gelijk te zijn zodat slechts één onzekere parameter rest. Er wordt een sensitiviteitsanalyse doorgevoerd op drie stadia. Ook twee deelgebieden van de hersenen (cerebellum en cerebrum) worden vergeleken. Wij onderzoeken eveneens de correlatie wat leidt tot het bepalen van de covariantiematrix van de elektroden. Deze matrix wordt op zijn beurt gebruikt in de inverse procedure, met name in de aannemelijksheidsfunctie die optreedt bij Bayesiaanse inferentie. De volledige covariantiematrix wordt gecontrasteerd met twee isotrope gevallen.