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World File Search System脑电图
使用脑电图数据
摘要 - 这项工作的目的是使用癫痫患者的脑电图数据，并使用交叉频谱密度（CPSD）分析大脑区域之间的连通性。我们通过去除癫痫发作的人来获取76个脑电图疗程中的数据。然后，我们为每个患者计算了210个电极对的CPSD。最初，我们在整个样品中计算了CPSD，然后根据与不同大脑状态相关的频段进行了分层。我们观察到大脑轮毂，默认模式网络（DMN）和附加到DMN的抗相关网络。大脑的连通性随频率变化而变化，因此大脑状态。EEG分析是一种相对便宜，持续时间较长，而更方便的方法比fMRI，但提供了类似的信息。类似的研究可用于识别大脑连接模式，而大脑通过为任务收集脑电图数据来执行特定任务。关键字 - ：大脑连接，集线器，脑电图
脑电图源定位
脑电图 (EEG) 已广泛用于脑功能研究，目前仍是如此。EEG 相较于其他神经成像方式具有优势。首先，它不仅直接对神经元的电活动进行成像，还具有更高的时间分辨率。此外，当前先进的技术能够从 EEG 数据中进行精确的数学计算和复杂的定位。使用这些先进技术进行 EEG 分析时，应考虑几个重要因素。首先，原始 EEG 数据包含生理或非生理伪影。因此，已经提出并开发了用于检测和去除这些伪影的预处理方法和算法。在分析预处理后的 EEG 时，需要解决正向和逆向问题，并且已经应用了几种提出的模型。为了解决正向问题，EEG 来源的源信息和矩阵参数至关重要。因此，需要一个精确的头部模型。相比之下，根据在有限数量的电极处测量的 EEG 反向计算出的电流源的可能组合是无限的，这指的是逆问题。逆问题可以通过基于解剖学和生理学假设对电流源的产生和传播设置限制来解决。因此，提出了偶极子源模型和分布式源模型等方法。源定位需要考虑许多因素，例如原始EEG数据的预处理、伪影去除、准确的头部模型和正向问题以及逆计算问题。本综述总结了应用于上述EEG源定位过程的方法和考虑因素。它还介绍了EEG源定位在癫痫和其他疾病以及脑功能研究中的应用，并讨论了未来的发展方向。
定量脑电图参考...
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脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
移动的脑电图记录 -
与运动相关的皮质电势（MRCP）是一种脑信号，可以使用表面脑电图（EEG）记录，代表与运动制备有关的皮质过程。MRCP已通过简单的单关节运动进行了广泛的研究，但是，这些运动通常缺乏生态有效性。生态有效性是指发现对现实情况的普遍性，例如神经系统康复。此范围审查旨在综合研究MRCP在生态有效的运动任务中的研究证据。搜索六个电子数据库识别的102项研究，该研究在多关节运动过程中研究了MRCP；这些研究中有59项研究了生态有效的运动任务，并被包括在审查中。纳入的研究调查了适用于日常情况的15项不同运动任务，但这些任务在很大程度上是在健康人群中进行的。合成的发现表明，在生态上有效的运动中，MRCP信号的记录和分析是可能的，但是信号的特征似乎在不同的运动任务（即具有更复杂性，认知负荷增加的人，或次要运动任务）和不同种群（即专业表演者，帕克森氏病人和老年人）中有所不同。临床人群中研究的稀缺性强调了对具有神经系统和年龄相关疾病患者进行进一步研究的必要性，以取得我们对MRCPS特征的理解，并确定其潜力作为衡量神经恢复和干预效率的潜力。基于生态有效运动期间采用的基于MRCP的神经调节干预措施仅在一项研究中代表，因为这些综述在简单的关节运动中已大部分提供了这些干预措施。尚未确定使用生态有效运动来控制BCI驱动的外部设备的研究；这可能反映了与从MRCPS准确分类功能运动相关的技术挑战。未来研究基于MRCP的干预措施的研究应使用与日常情况有关的运动任务。这将有助于将此知识应用于康复环境。