电动机丘脑在对主要运动皮层的感觉运动信息和项目的整合和调制中起着至关重要的作用。虽然运动皮层的电压功率谱变化已得到充分表征,但运动丘脑中的相应活性,尤其是宽带(有时称为高伽玛),尚不清楚。本研究的目的是表征15名受试者的手动运动中运动丘脑的光谱变化,该受试者接受了清醒的深脑刺激手术,靶向丘脑的腹侧中间核(VIM)核,以使震颤致残。我们分析了串行场电位记录的主体特异性低频振荡(<30 Hz)和宽带功率(以65-115 Hz频段捕获)的功率变化。与以前的研究一致,我们发现随着运动的低频振荡而广泛降低。重要的是,在大多数受试者中,我们还观察到宽带功率的显着增加,主要是在与估计的VIM区域相对应的下部记录位点。一个主题还执行了一个想象中的运动任务,在此任务中,低频振荡能力被抑制。这些电生理学变化可以用作丘脑功能映射,DBS靶向和闭环应用的生物标志物。
低频率振荡是人脑活动的重要属性,低频频率(ALFF)的幅度是一种反映低频振荡特征的方法,该方法已广泛用于治疗脑部疾病和其他领域。然而,由于当前分析方法的低频率信号提取ALFF的准确性较低,我们提出了基于傅立叶的同步脉冲转换(FSST),该转换(FSST)经常用于信号处理范围中,以提取整个时间尺寸的低频功率谱的ALFF。将提取信号的低频特性与通过静止状态数据的FS StandS快速傅立叶变换(FFT)进行比较。很明显,FSST提取的信号具有更低的频率特征,这与FFT显着不同。
EEG 的生物物理基础 人脑含有大约 1000 亿个神经元。神经元表现出膜电位的特征性变化,并根据通过离子通道的跨膜离子电流的活动激发动作电位。这些离子电位可以通过细胞内记录来记录,其中记录电极刺穿细胞膜并测量细胞内和细胞外电位之间的差异。这些离子电流还会导致产生具有偶极矩的细胞外偶极子,从而在附近产生电场和磁场。单个神经元产生的电场太弱,无法从头皮表面记录下来。电场通过细胞外液中的体积传导过程传输。体积传导过程具有频谱低通性质(图 1)——与低频膜电位振荡相比,高频活动衰减更多。因此,在头皮水平记录的脑电图代表了膜电位的低频振荡——底层神经元发生器的兴奋性突触后电位 (EPSP) 和抑制性突触后电位 (IPSP)。体积传导允许电
摘要 系统性低频振荡 (sLFO) 是频率为 0.01–0.15 Hz 的非神经元振荡。这些 sLFO 以对称(横跨身体中线)和高度可预测的延迟穿过整个身体和大脑,可以通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 和血氧水平依赖性功能性磁共振成像观察到它们。它们的特性可作为检测和监测循环功能障碍的有用生物标志物。纯 sLFO 可以在外围(例如手指、脚趾、耳垂)收集。在这里,我们介绍了一种用于检测和分析外围 sLFO 的 7 通道 NIRS 血氧仪 [MNO],我们将其命名为并发连续波 fNIRS 系统 (CON-CW fNIRS)。我们的 CON-CW fNIRS 体积小(10 9 10 9 20 cm 3 ),便携性高,功耗低,性价比高(低于 300 美元)。我们表明,我们的设备非常可靠,并且可以通过直接比较(r max = 0.908 D [HbO] 和 r max = 0.841 D [Hb])以及与之前发布的数据进行比较,重现使用商用 fNIRS 设备获取的值。
摘要 规划和执行运动行为需要大脑多个皮层和皮层下区域协调神经活动。高伽马波段振幅与低频振荡(θ、α、β)相位之间的相位 - 振幅耦合已被提出来反映神经通信,低伽马振荡的同步也是如此。然而,低伽马波段和高伽马波段之间的耦合尚未得到研究。在这里,我们测量了执行伸手任务的猴子和执行手指屈曲或读词任务的人类的低伽马和高伽马之间的相位 - 振幅耦合。我们发现在所有任务期间,两个物种的多个感觉运动和运动前皮层中都存在低伽马相位和高伽马振幅之间的显著耦合。这种耦合随着运动的开始而变化。这些发现表明,低伽马波段和高伽马波段之间的相互作用是与运动和言语生成相关的网络动态的标志。
摘要 这篇理论文章旨在发展关于在细胞水平上调节共享意向性的认识。关于共享意向性过程中的神经生物学过程的假设认为,这种前感知交流通过生态系统中的非局部神经元耦合发生,可以描述为母胎交流模型。当前的理论研究分析了文献,讨论了关于振荡对神经元时间协调影响的最新发现,以验证外部低频振荡是否只能同步来自外周和中枢神经子系统的特定局部神经元网络以调节共享意向性。该综述讨论了 4 个发现。首先,伽马振荡与局部细胞集合的时间协调有关。其次,低频脑振荡与外周和中枢神经子系统的时间协调之间存在关系。第三,δ振荡通过调节伽马活动来影响神经元活动。第四,外部 delta 和 gamma 振荡会增加皮质兴奋性。文章的结论是,delta 振荡可以调节神经系统不同子系统中的 gamma 振荡,从而提供时间网络协调。外部低频振荡器只能协调已表现出 gamma 活动的各个子系统中的相关局部神经元网络。
近年来,储能系统 (ESS) 在现代电力系统中发挥着重要作用,可提高系统稳定性和可靠性。本文介绍了 SMES 在提高与风能和太阳能光伏等混合可再生能源系统 (RES) 互连的多机电力系统稳定性方面的作用。它通过在多机系统中的不同位置创建对称故障来研究系统的暂态稳定性。混合 RES 模拟等效聚合 75 MW 光伏阵列和容量为 300 MW PMSG(永磁同步发电机)的风力涡轮机。它通过电压源和直流/直流升压转换器耦合公共直流链路。电压源逆变器与升压变压器和输电线相连,连接到多机系统。电压源转换器和逆变器使用模型预测控制器 (MPC) 来获得更好的输出电压曲线并提高系统稳定性。SMES 通过带有 PID-SDC(比例积分微分补充阻尼控制器)的直流/直流转换器连接。该系统能有效抑制发电波动时的功率振荡和平滑。该系统能降低系统各位置三相故障时多机侧的低频振荡。故障清除后系统稳定性提高 3.36 秒。利用 MATLAB/SIMULINK 软件进行时域仿真,研究整个系统的有效性。
人类脑电图 (EEG) 中刺激引起的窄带伽马振荡 (30-70 Hz) 与注意力和记忆机制有关,在自闭症、精神分裂症和阿尔茨海默病等精神健康疾病中是异常的。然而,由于 EEG 中的绝对功率随着频率的增加按照“1/f”幂律迅速下降,并且伽马波段包括线路噪声频率,这些振荡很容易受到仪器噪声的影响。先前记录刺激引起的伽马振荡的研究使用昂贵的研究级 EEG 放大器来解决这一问题。虽然低成本 EEG 放大器在主要依赖低频振荡(< 30 Hz)或稳态视觉诱发电位的脑机接口应用中已经变得流行,但它们是否也可以用于测量刺激引起的伽马振荡尚不清楚。我们使用一个低成本的开源放大器(OpenBCI)和一个传统的研究级放大器(Brain Products GmbH)记录脑电图信号,两者都连接到 OpenBCI 帽,在男性(N = 6)和女性(N = 5)受试者(22-29 岁)观看全屏静态光栅时,已知这些光栅会在部分受试者中诱发两种不同的伽马振荡:慢伽马和快伽马。虽然来自 OpenBCI 的脑电图信号噪声要大得多,但我们发现在 Brain Products 记录中表现出伽马反应的七个受试者中,六个在 OpenBCI 中也表现出伽马反应。尽管 OpenBCI 设置中存在噪声,但这些反应在 alpha(8-13 Hz)和伽马波段的光谱和时间曲线在 OpenBCI 和 Brain Products 记录之间高度相关。这些结果表明低成本放大器可能用于刺激诱发的伽马反应检测。
图2。感官任务期间的大脑电生理学。功率频谱密度(PSD)显示了四个不同的感觉任务,与活动(橙色)和非活动(灰色)行为状态进行了比较。a,视觉任务 - 房间灯打开的5秒钟的块(“灯”)在黑暗中以5秒(“灯”)交错。在低频振荡范围(此处为14-16Hz)和宽带光谱变化(此处捕获在65-150Hz)中的原始电压迹线中,信号变化在视觉上是显而易见的,这些范围都在人类中显示在人类中与局部神经元人口活性相关的5、6。b,体感增强任务-3S触觉刺激(抚摸左晶须,前和后肢和躯干)与5s的休息块交织在一起,没有口头输入。PSD。c,言语加强任务-3s言语加固,说“好女孩Belka”,每个街区都与5s安静的街区交织在一起。没有身体接触。psd从前胚层回到。d,言语和体感增强 - 5S同时增强块,在该区域中,考官提供同时赞美(“好女孩Belka!”),并用目光接触轻轻触摸脸的左侧,与5s休息时间交织在一起。pSD来自前胚膜前回的pSD。用于分析,在整个实验中,平均PSD对每个任务块的PSD进行了归一化。在每个任务块中为每个频率范围量化的平均归一化功率。1)。使用签名的r 2公制的任务相关变化进行了比较,该r 2公制比较活动性和不活动行为状态(可能范围为-1至1),如右中所示。所有报告的r 2在p <10-5时均为显着(未配对的t检验,对通道数量校正了Bonferroni)。请注意,对于这些PSD的生成,数据是共同的平均参考(参见扩展数据图
功能性近红外光谱 (fNIRS) 通过监测血液中氧合血红蛋白 ( O 2 Hb ) 和脱氧血红蛋白 ( HHb ) 的浓度变化,能够无创地测量人类大脑活动。1 – 4 fNIRS 已经从一种基础研究工具发展成为一种广泛用于研究非约束环境中大脑活动的技术。5、6 尽管其用途广泛,但仍存在一些挑战,特别是连续波 fNIRS 对非神经元来源的血流动力学变化的敏感性。 2、7-10 这些通常被称为生理“噪音”或“干扰”,包括全身活动,例如心脏脉动(1 至 2 Hz)、呼吸(0.2 至 0.4 Hz)、低频振荡(约 0.1 Hz)和极低频振荡(0.01 至 0.05 Hz),11 以及通过交感神经活动导致的血流增加。12 这些伪影产生的信号变化可能会模仿或掩盖真实的任务诱发的血流动力学反应(HR),并可能导致假阳性或假阴性。8、10、13 近年来,fNIRS 社区已经承认了这一挑战,并认识到了其重要性。 8 尽管对非神经元信号的敏感性特定于 fNIRS 的测量原理,但所有通过血流动力学变化推断大脑活动的技术,即 fNIRS、功能性磁共振成像和正电子发射断层扫描,都会受到影响。作为低频振荡的主要贡献者,Mayer 波 (MW) 是动脉血压中的节律性血流动力学振荡,14 并且大概是某些受试者无法恢复功能性心率的主要原因。15 当针对特定测量协议和任务/刺激持续时间进行适当选择时,可以使用低通滤波器去除心脏和呼吸信号。16、17 其他系统信号的去除更加困难,并且需要应用更复杂的信号处理,因为它们的频率内容与功能性心率重叠。18 – 20 短通道回归方法已被提出作为将大脑活动与全身活动分离的一种方法。 21 , 22 通过短间隔 (SS) 通道(通常 < 15 毫米,理想长度为 8.4 毫米 23 , 24 )单独测量头皮血流动力学,可获得主要包含全身和最小脑活动的信号。为了从长间隔 (LS) fNIRS 测量(通常为 30 毫米)中提取大脑的贡献,需要从 LS 信号中减去 SS。短通道回归已被证明可以显著提高恢复的功能性脑活动的质量。18 , 21 , 22 , 25