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摘要：（1）背景：脑连接异常与精神疾病之间的关联性不断被研究并逐渐被认识到。脑连接特征在识别患者、监测精神健康疾病和治疗方面变得极其有用。利用基于脑电图（EEG）的皮质源定位以及能量景观分析技术，我们可以对经颅磁刺激（TMS）引起的脑电信号进行统计分析，以高时空分辨率获得不同脑区之间的连接。（2）方法：在本研究中，我们利用能量景观分析技术分析了在三个位置，即左侧运动皮层（49 名受试者）、左前额叶皮层（27 名受试者）和小脑后部或小脑蚓部（27 名受试者）施加TMS 后基于脑电图的源定位α波活动，以揭示连接特征。然后，我们进行两个样本 t 检验，并使用 (5 × 10 − 5 ) Bonferroni 校正 p 值案例来报告六个可靠稳定的特征。 (3) 结果：小脑蚓部刺激引发了最多数量的连接特征，而左运动皮层刺激引发了感觉运动网络状态。总共发现并讨论了 29 个可靠、稳定的连接特征中的 6 个。 (4) 结论：我们将以前的发现扩展到医疗应用的局部皮层连接特征，作为未来密集电极研究的基础。
从 TMS 激发的脑电图中提取脑连接特征
主要关键词
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