Flerkanalig elektroencefalografi (EEG) erbjuder ett icke-invasivt verktyg för att utforska spatio-temporal dynamik av hjärnaktivitet. Med EEG-inspelningar som består av flera prövningar kan traditionella signalbehandlingsmetoder som ignorerar inter-trial variabilitet i data misslyckas med att korrekt uppskatta underliggande spatio-temporala hjärnmönster. Dessutom kan exakt karakterisering av sådana inter-trial variabilitet i sig vara av högt vetenskapligt värde när det gäller att fastställa förhållandet mellan hjärnaktivitet och beteende. I detta dokument införs en statistisk modelleringsram för att lära sig spatiotemporala nedbrytningar av EEG-data från flera försök som registrerats under två kontrasterande experimentella förhållanden. Genom att modellera variansen av källsignaler som slumpmässiga variabler som varierar mellan försök, den föreslagna två-steg hierarkiska Bayesian modellen kan fånga intertrial amplitud variabilitet i data på ett glest sätt där en parsimonisk representation av data kan erhållas. En variantalgoritm för Bayesian (VB) är utvecklad för statistisk slutledning av den hierarkiska modellen. Effekten av det föreslagna modelleringsramverket valideras med analys av både syntetiska och verkliga EEG-data. I simuleringsstudien visar vi att även vid låga signal-till-brus-förhållanden kan vårt tillvägagångssätt med hög precision återställa de underliggande spatio-temporala mönstren och dynamiken i källamplituden över försök; på två datauppsättningar för hjärna-dator (BCI) visar vi att vår VB-algoritm kan extrahera fysiologiskt meningsfulla spatio-temporala mönster och göra mer exakta förutsägelser än andra två allmänt använda algoritmer: de gemensamma rumsliga mönstren (CSP) algoritm och Infomax algoritm för oberoende komponentanalys (ICA). Resultaten visar att vårt statistiska modelleringsramverk kan fungera som ett kraftfullt verktyg för att extrahera hjärnmönster, karakterisera trial-to-trial hjärndynamik, och avkoda hjärntillstånd genom att utnyttja användbara strukturer i data. © 2011 Elsevier Inc. Alla rättigheter förbehållna. Tack vare framsteg inom dataregistreringsteknik, de senaste decennierna har bevittnat utbredda tillämpningar av flerkanaliga elektroencefalografer (EEG) i neurovetenskap studier för att sondera in i de fungerande mekanismerna i den mänskliga hjärnan (Maig et al., 2002; Miltner et al., 1999; Ray och Cole, 1985), samt i kliniska applikationer för att övervaka hjärntillstånd (Rampil, 1998) och bistå diagnosen av neurologiska avvikelser (Cichocki et al., 2005). Under de senaste åren har EEG också använts i stor utsträckning inom framväxande områden som neuroteknik (Wolpaw et al., 2002) och neuromarketing (McClure et al., 2004) för avkodning av hjärnaktivitet. Jämfört med mikroskopiska inspelningar som mäter aktiviteterna hos endast enstaka neuroner eller en grupp av närliggande neuroner med en rumslig skala på högst millimeter (Wilson och McNaughton, 1993) har flera kanaler EEG fördelen av att kunna kartlägga den makroskopiska dynamiken över hela hjärnan, om än indirekt från hårbotten, med en hög temporal upplösning av millisekunder. Å andra sidan, för att få insikter i hjärnans funktion för att svara på relevanta vetenskapliga frågor eller för praktiska ändamål, är det viktigt att koppla spatio-temporal dynamik EEG till de underliggande neurofysiologiska processer eller beteendeförändringar. På grund av volymledning bevarar dock skalpen EEG knappast den ursprungliga hjärndynamikens trohet, vilket ofta gör dess tolkning svår (Baillet et al., 2001). I synnerhet är funktionellt distinkta hjärnaktiviteter som mycket väl kan separeras i hjärnan blandade i EEG på ett simultant och linjärt sätt, 1 vilket leder till väsentligt förvrängda signaler med höga korrelationer mellan rumsligt intilliggande datakanaler. Situationen förvärras ytterligare av kontaminationen från olika artefakter såsom elektrokardiogram (EKG), elektromyogram (EMG) och elektrookulogram (EOG). E-postadress: weiwu@neurostat.mit.edu (W. Wu). 1 Giltigheten av simultanitet och linearitet garanteras genom kvasistatisk approximation till Maxwell ekvationer, eftersom det effektiva frekvensområdet för EEG ligger under 1 kHz.
Wu och Al. REF presenterade en hierarkisk Bayesian metod för att modellera den inter-trial variabiliteten av EEG-signalerna.
A hierarchical Bayesian approach for learning sparse spatio-temporal decompositions of multichannel EEG.
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}