我们开发了一项基于语音的自定步调光标控制任务,以在单独发出音素(即元音、鼻音和摩擦音)时收集相应的颅内神经数据。两名植入颅内深度电极以进行临床癫痫监测的患者通过实时处理麦克风输入执行闭环语音光标控制。在事后数据分析中,我们搜索了与非特定语音或特定音素的发生相关的神经特征。与之前的研究一致,我们在颞上回的多个记录点观察到了对语音的开始和持续反应。基于高达 200 Hz 的窄频带中的不同激活模式,我们以 91% 的准确率(机会水平:50%)跟踪语音活动,并以 68% 的准确率(机会水平:20%)将单个话语归类为五个音素之一。我们提出,我们的框架可以扩展到其他音素,以更好地描述在没有语言背景的情况下产生和感知语音的神经生理机制。总的来说,我们的研究结果为使用颅内电极开发语音脑机接口提供了补充证据和信息。索引词:音素识别、颅内电极、语音开始、持续语音、脑机接口
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口,给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在,并且对身心健康产生影响,但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法,可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而,虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构(如杏仁核和海马)与焦虑有关,但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中,我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式,这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里,我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境,并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来,我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图,这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段(4-7 Hz)空间模式,这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段,在 alpha(8-12 Hz)或 beta(13-30 Hz)频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口,给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在,并且对身心健康产生影响,但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法,可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而,虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构(如杏仁核和海马)与焦虑有关,但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中,我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式,这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里,我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境,并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来,我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图,这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段(4-7 Hz)空间模式,这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段,在 alpha(8-12 Hz)或 beta(13-30 Hz)频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。