BiDim

迈向整合的EEG-fMRI-神经反馈

神经反馈 (NF) 允许通过返回从大脑活动测量中实时提取的信息来对自己大脑活动的特定方面进行自我调节。这些测量通常通过单一模态获得，最常见的是脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI)。EEG-fMRI-神经反馈 (EEG-fMRI-NF) 是一种新方法，它同时提供基于 EEG 和 fMRI 信号的 NF。通过利用这两种模态的互补性，EEG-fMRI-NF 为定义双模态 NF 目标开辟了新的可能性，这些目标可能比单模态目标更强大、更灵活、更有效。由于 EEG-fMRI-NF 允许反馈更丰富的信息，因此出现了一个问题，即如何同时表示 EEG 和 fMRI 特征，以便让受试者实现更好的自我调节。在这项工作中，我们建议在单个双模态反馈（集成反馈）中表示 EEG 和 fMRI 特征。我们介绍了两种用于 EEG-fMRI-NF 的整合反馈策略，并通过组间设计比较了它们对运动想象任务的早期影响。BiDim 组 (n=10) 获得了二维 (2D) 反馈，其中每个维度都描绘了一种模态的信息。UniDim 组 (n=10) 获得了一维 (1D) 反馈，通过将两种类型的信息合并为一个，进一步整合了这两种信息。UniDim 组的在线 fMRI 激活明显高于 BiDim 组，这表明 1D 反馈比 2D 反馈更容易控制。然而，BiDim 组的受试者产生了更具体的 BOLD 激活，右上顶叶的激活明显更强 (BiDim > UniDim，p < 0.001，未校正)。这些结果表明，2D 反馈鼓励受试者探索他们的策略以招募更具体的大脑模式。总而言之，我们的研究表明，1D 和 2D 集成反馈是有效的，但似乎也是互补的，因此可用于双模 NF 训练计划。总之，我们的研究为开发灵活有效的双模 NF 范式铺平了道路，这些范式充分利用双模信息并适用于临床应用。