Las ondas lentas (SWs) son patrones espacio-temporales de actividad cortical que ocurren tanto durante el sueño natural como la anestesia y se conservan en diferentes especies. Aunque los registros electrofisiológicos se han utilizado ampliamente para caracterizar los estados cerebrales, están limitados en la resolución espacial y no pueden dirigirse a una población neuronal específica. Recientemente, las técnicas de imagen óptica a gran escala acopladas con indicadores funcionales han superado estas restricciones, y se necesitan nuevos métodos de análisis y enfoques novedosos de modelado de SWs para extraer características relevantes de la dinámica espacio-temporal de las SWs a partir de estos conjuntos de datos altamente resueltos espacialmente. Aquí combinamos la microscopía de fluorescencia de campo amplio y un modelo de ratón transgénico que expresa un indicador de calcio (GCaMP6f) en neuronas excitatorias para estudiar la propagación de SW a escala meso bajo anestesia de ketamina. Desarrollamos un versátil sistema de análisis para identificar y cuantificar la propagación espacio-temporal de las SWs. Además, diseñamos un simulador computacional basado en un modelo teórico simple, que tiene en cuenta las estadísticas de la actividad neuronal, la respuesta de las proteínas de fluorescencia y la dinámica de las ondas lentas. El simulador fue capaz de sintetizar señales artificiales que podían reproducir de manera confiable varias características de las SWs observadas in vivo, permitiendo así una herramienta de calibración para el sistema de análisis. La comparación de datos experimentales y simulados muestra la robustez de las herramientas de análisis y su potencial para descubrir información mecanicista de la Actividad de Ondas Lentas (SWA).