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World File Search System脑磁图
脑电图和脑磁图
神经元产生电信号，通过突触传输到其他细胞。首先，动作电位 (AP) 到达突触间隙（图 1 中的步骤 1），在那里它将通过神经递质传输化学信息（图 1 中的步骤 2），从而产生突触后电位 (PSP) 和局部电流（图 1 中的步骤 3）。PSP 将产生电流接收器并传播直到细胞体以产生电流源（图 1 中的步骤 4）。因此，PSP 会产生一个由负极（即接收器）和正极（即源）组成的电偶极子。该偶极子将产生初级（细胞内）电流和次级（细胞外）电流。M/EEG 信号来自突触后电位。更具体地说，M/EEG 信号来自大量同步神经元活动的空间和时间总和。但 MEG 和 EEG 之间存在显著差异。首先，就信号本身而言，MEG 信号主要由树突水平的 PSP 产生的细胞内电流引起，细胞外电流较少；EEG 信号对应于电位差，主要由细胞外电流引起。其次，就对偶极子方向的敏感性而言，EEG 对径向电流（位于脑回水平的活动）和切向电流（在脑沟内产生）都很敏感，尽管它具有
深度循环编码器：一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络
图 E 1 用于预测 MEG 活动的深度循环编码器 (DRE) 模型的表示。被掩蔽的 MEG pt ⊙ xt 从底部进入网络，连同控制表示 ut 和主题嵌入 s 。编码器使用卷积和 ReLU 非线性转换输入。然后，LSTM 对隐藏状态序列 ht 进行建模，并将其转换回 MEG 活动估计 ˆ xt 。Conv 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的卷积，其中输入通道为 C in，输出通道为 C out，内核大小为 K，步幅为 S。类似地，ConvTransposed 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的转置卷积。
用于脑磁图的人工神经网络
脑磁图 (MEG) 是一种尖端的神经成像技术，它以无与伦比的高时间和空间精度组合测量认知过程背后的复杂大脑动态。MEG 数据分析始终依赖于先进的信号处理以及数学和统计工具来完成各种任务，从数据清理到探测信号的丰富动态，再到估计表面级记录背后的神经源。与大多数领域一样，人工智能 (AI) 的激增导致机器学习 (ML) 方法在 MEG 数据分类中的使用增加。最近，该领域的一个新兴趋势是使用人工神经网络 (ANN) 来解决许多与 MEG 相关的任务。本综述从三个角度全面概述了 ANN 如何用于 MEG 数据：首先，我们回顾了使用 ANN 进行 MEG 信号分类（即大脑解码）的工作。其次，我们报告了使用 ANN 作为人脑信息处理的假定模型的工作。最后，我们研究了使用 ANN 作为解决 MEG 方法问题（包括伪影校正和源估计）的技术的研究。此外，我们评估了目前在 MEG 中使用 ANN 的优势和局限性，并讨论了该领域未来的挑战和机遇。最后，通过详细描绘该领域并为未来提供实用建议，本综述旨在为经验丰富的 MEG 研究人员和对该领域有兴趣使用 ANN 来增强对 MEG 人脑复杂动态的探索的新手提供有益的参考。
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
使用规范建模和机器学习从脑磁图数据中检测轻度创伤性脑损伤
许多脑部疾病迫切需要新的生物标记物；例如，轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 的诊断具有挑战性，因为临床症状多样且不具特异性。EEG 和 MEG 研究已经证明了 mTBI 的几个人群水平指标，可以作为脑损伤的客观标记物。然而，从 EEG/MEG 信号中获取 mTBI 和其他脑部疾病的临床有用生物标记物受到个体间差异大（即使在健康人群中也是如此）的阻碍。在这里，我们使用多元机器学习方法从静息态 MEG 测量中检测 mTBI。为了解决病情的异质性，我们采用了规范建模方法，并将个体 mTBI 患者的 MEG 信号特征建模为相对于正常变化的偏差。为此，使用包含 621 名健康参与者的规范数据集来确定整个皮层功率谱的变化。此外，我们根据全规范数据的年龄匹配子集构建了规范数据集。为了区分患者和健康对照者，我们基于 25 名 mTBI 患者和 20 名未包含在常模数据集中的对照者的定量偏差图训练了支持向量机分类器。表现最佳的分类器利用了整个年龄和频率范围内的完整常模数据。该分类器能够以 79% 的准确率区分患者和对照者。对训练模型的检查显示，θ 频带（4-8 Hz）内的低频活动是 mTBI 的重要指标，这与早期研究一致。结果证明了使用 MEG 数据的常模建模结合机器学习来推进 mTBI 诊断和识别可从治疗和康复中受益患者的可行性。当前方法可应用于多种脑部疾病，从而为获取基于 MEG/EEG 的生物标志物提供基础。
脑磁图视觉映射
自 20 世纪 90 年代末以来，视觉诱发场 (VEF) 已在临床实践中得到可靠应用。这是定制枕叶皮质手术切除术的标准临床工具。1 2011 年，美国临床脑磁图学会 (ACMEGS) 发布了临床实践指南 (CPG)，详细介绍了自发性脑活动分析、使用诱发场进行术前功能性脑映射、脑磁图 (MEG) 报告以及 MEG 人员的资质。 2 – 5 最近，ACMEGS 发表了第二份立场声明，详细说明了 MEG 作为一种非侵入性诊断工具在术前映射功能皮质中的价值，并支持“在对准备手术的可手术病变患者进行术前评估时，MEG 可常规临床用于获取有关功能皮质（体感、运动、视觉、听觉和语言）的非侵入性定位或侧向信息。” 6 尽管映射功能皮质的“黄金标准”是通过直接皮质刺激，但 MEG 作为一种非侵入性诊断工具已证实其在识别这些区域方面的有效性。1 – 3,6 本文将重点介绍 MEG 在定位功能视觉皮层中的实用性。本文将首先概述 VEF 在临床实践中的当前临床作用。然后，将回顾 2011 年 ACMEGS CPG 发布后的最新研究和临床发展。最后，
彩色脑磁图扫描的可行性...
1 光学科学中心和先进材料表面工程 (SEAM) ARC 培训中心，斯威本科技大学理学院，霍索恩，维多利亚州 3122，澳大利亚 2 墨尔本纳米制造中心，151 Wellington Road，Clayton，维多利亚州 3168，澳大利亚 3 斯威本科技大学健康科学学院、心理科学系，霍索恩，维多利亚州 3122，澳大利亚 4 光子学与纳米技术研究所，维尔纽斯大学物理学院，Saul˙etekio al. 3，LT-10257 维尔纽斯，立陶宛 5 拉筹伯大学心理科学学院，墨尔本，VIC 3086，澳大利亚 6 WRH 计划国际研究前沿倡议 (IRFI)，东京工业大学，长津田町，绿区，横滨 226-8503，神奈川，日本 * 通讯地址：weerasuriya@gmail.com (CW)；soonhockng@swin.edu.au (SHN)；sjuodkazis@swin.edu.au (SJ)
探索视觉空间工作记忆中后内侧皮层的信息流：一项脑磁图研究
后内侧皮质 (PMC) 是大脑默认模式网络的主要中枢，与多种内部驱动认知有关，包括视觉空间工作记忆。然而，它对这些认知过程的确切贡献仍不清楚。使用 MEG，我们测量了健康人类参与者（男女青年）在执行视觉空间工作记忆任务时的 PMC 活动。多元模式分类分析揭示了在编码和检索过程中在一组先验定义的皮质 ROI 中与刺激相关的信息，除了 PMC 之外，还包括前额叶、枕叶和腹颞叶皮质。我们在信息流分析中测量了这些刺激信息在区域之间交换的程度，从而测量了区域间随时间的格兰杰因果关系。与任务的视觉性质一致，来自枕叶皮质的信息在大多数时期内塑造了其他区域。然而，PMC 在视觉空间工作记忆中塑造了枕叶和前额叶皮质中的物体表征，在检索过程中影响枕叶皮质，并在所有任务时期影响 PFC。我们的研究结果与 PMC 在表征内部内容（包括记忆信息）以及将外部刺激与记忆材料进行比较方面所发挥的作用相一致。
使用脑磁图进行婴儿脑成像 - I-LABS
Azhari, A., Truzzi, A., Neoh, MJ-Y., Balagtas, JPM, Tan, HH, Goh, PP, … Esposito, G. (2020)。婴儿神经影像学研究的十年：我们学到了什么，我们将继续前进吗？婴儿行为与发展，58，101389。https://doi.org/10.1016/j.infbeh.2019.101389 Bagic, AI、Knowlton, RC、Rose, DF、Ebersole, JS 和 ACMEGS 临床实践指南 (CPG) 委员会。(2011)。美国临床脑磁图学会临床实践指南 1：自发性脑活动的记录和分析。临床神经生理学杂志, 28 (4), 348 – 354。https://doi.org/10.1097/WNP。0b013e3182272fed Ballard, A., Le May, S., Khadra, C., Filoa, JL, Charette, S., Charest, M.-C., … Tsimicalis, A. (2017)。分心工具包用于急诊科接受疼痛手术的儿童疼痛管理：一项初步研究。疼痛管理护理, 18 (6), 418 – 426。https://doi. org/10.1016/j.pmn.2017.08.001 Bell, MA, & Cuevas, K. (2012)。使用 EEG 研究认知发展：问题与实践。认知与发展杂志, 13 (3), 281 – 294。https://doi.org/10.1080/15248372.2012。691143 Birg, L., Narayana, S., Rezaie, R., & Papanicolaou, A. (2013)。技术提示：镇静状态下的 MEG 和 EEG。神经诊断杂志, 53 (3), 229 – 240。https://doi.org/10.1080/21646821.2013.11079909 Bosseler, AN, Clarke, M., Tavabi, K., Larson, ED, Hippe, DS, Taulu, S., & Kuhl, PK (2021)。使用脑磁图检查 14 个月大婴儿的单词识别、侧化和未来语言技能。发育认知神经科学，47，100901。https://doi.org/10.1016/j.dcn.2020.100901 Bowyer, SM、Zillgitt, A.、Greenwald, M. 和 Lajiness-O'Neill, R. (2020)。使用脑磁图进行语言映射：临床研究和实践现状更新以及临床实践指南的考虑。临床神经生理学杂志，37 (6)，554 – 563。https://doi.org/10.1097/wnp.0000000000000489
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)