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EEG 和 MEG 数据中的意外大脑特征
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 1 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.06.895664 doi：bioRxiv 预印本
对 rs-fMRI、EEG、MEG 和图论的回顾
与年龄相关的大脑变化会导致认知能力下降和痴呆。近年来，研究人员广泛研究了与年龄相关的功能连接 (FC) 变化与痴呆之间的关系。这些研究使用静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI)、脑电图 (EEG) 相干性分析和图论方法等技术探索了在衰老和神经退行性疾病中观察到的 FC 模式的变化。当前的综述总结了这些发现，这些发现强调了使用这些技术 FC 变化对认知能力下降和神经退行性疾病进展的影响，并强调了了解神经变化对于早期发现和干预的重要性。这些发现强调了认知衰老的复杂性以及进一步研究以区分正常衰老和病理状况的必要性。rs-fMRI 通过捕捉静息期间大脑活动的连贯波动，为研究与衰老和病理相关的大脑变化提供了必要的信息，从而提供了对 FC 的洞察，而没有与任务相关的混淆。默认模式网络和前顶叶控制网络等关键网络对于揭示与年龄相关的连接变化至关重要。尽管存在神经血管解偶联和数据复杂性等挑战，但持续的进步有望改善 rs-fMRI 在理解整个生命周期认知衰退方面的临床应用。EEG 和脑磁图 (MEG) 是具有高时间分辨率的经济有效的技术，可以详细研究脑节律和 FC。最近的研究强调了 EEG/MEG 通过识别大脑连接模式的变化在早期阿尔茨海默病检测中的潜力。机器学习技术的集成提高了诊断准确性，尽管还需要进一步的验证和研究。图论提供了一个定量框架来分析认知网络，识别健康衰老和病理状态之间明显的拓扑差异。未来的研究应该扩大对轻度认知障碍以外的各种神经退行性疾病的探索，整合神经成像技术以提高诊断精度并加深对大脑功能和连接的了解。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。
脑磁图（MEG）简介及其临床应用
1 计算机科学与工程系，Mar Ephraem 工程技术学院，Marthandam 629171，泰米尔纳德邦，印度；leninfred@marephraem.edu.in（ALF）；fredin.givo@yahoo.in（FASG） 2 电子电气工程系，Amal Jyothi 工程学院，Kanjirappally 686518，喀拉拉邦，印度；appu123kumar@gmail.com 3 电子与工程系，Mar Ephraem 工程技术学院，Marthandam 629171，泰米尔纳德邦，印度；ajay@marephraem.edu.in 4 综合生物学系，Vellore 理工学院，Vellore 632014，泰米尔纳德邦，印度；sayantan7@gmail.com 5 认知神经影像中心，南洋理工大学，新加坡 636921，新加坡； pbharishita@gmail.com (HPB); simw0035@e.ntu.edu.sg (WKJS); vimalan.vijay@ntu.edu.sg (VV)； veikko.jousmaki@aalto.fi(VJ) 6 李光前医学院，南洋理工大学，新加坡 636921，新加坡 7 阿尔托神经影像学，神经科学和生物医学工程系，阿尔托大学，12200 埃斯波，芬兰 8 卡罗林斯卡学院临床神经科学系，17176 斯德哥尔摩，瑞典 *通讯作者： ppadmanabhan@ntu.edu.sg (PP); balazs.gulyas@ntu.edu.sg (BG)
使用minirocket
神经指纹识别是基于脑活动的神经影像记录在队列中对个体的鉴定。在执行神经指纹识别时，使用二阶统计量度（例如相关或连通性矩阵）是常见的实践。这些度量或功能通常需要在信号通道之间耦合，并且通常忽略单个时间动力学。在这项研究中，我们表明，在多变量时间序列分类的最新进展之后，例如随机卷积内核变换（Rocket）分类器的开发，可以在MEG静止状态记录的短时间段直接执行分类，具有非常高的分类精度。在124个受试者组成的队列中，可以将持续时间为1 s的时间序列分配给正确的受试者，其精度高于99％。所达到的准确性优于以前的方法的精度，同时需要时间段要短得多。
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。
EEG和MEG正向建模∗
摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。因此，局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度，而无需牺牲较严格性和准确性，以下减法方法已知。
02 Aura 1.0 |新颖的MEG耳机和系统
AURA 1.0耳机的设计被执行，以解决研究人员和参与者报告的现有基于研究的MEG系统的当前耳机的关键问题。参与者确定的主要问题是佩戴舒适性，传感器产生的热量以及耳机稳定。虽然与数据收集有关的研究人员报告的问题包括扫描噪声（由运动伪影引起），传感器宽松，传感器记录，传感器干扰，耳机可调性和电缆管理。
单次试验 MEG 数据可通过交叉去噪...
脑成像中普遍存在的一个挑战是噪声的存在，这会阻碍对潜在神经过程的研究，尤其是脑磁图 (MEG) 具有非常低的信噪比 (SNR)。提高 MEG 信噪比的既定策略包括对与同一刺激相对应的多次重复数据进行平均。然而，重复刺激可能是不可取的，因为潜在的神经活动已被证明会在试验过程中发生变化，而重复刺激会限制受试者体验到的刺激空间的广度。特别是，一次观看电影或故事的自然主义研究越来越受欢迎，这需要发现新的方法来提高 SNR。我们引入了一个简单的框架，通过利用受试者在经历相同刺激时神经反应的相关性来减少单次试验 MEG 数据中的噪声。我们在 8 名受试者的自然阅读理解任务中展示了它的用途，在他们阅读同一故事一次时收集了 MEG 数据。我们发现我们的程序可以减少数据中的噪声，并可以更好地发现神经现象。作为概念验证，我们表明 N400m 与单词惊讶的相关性（文献中已证实的发现）在去噪数据中比在原始数据中更明显。去噪数据还显示出比原始数据更高的解码和编码准确度，这表明与阅读相关的神经信号在去噪过程后得到保留或增强。