無創(chuàng)腦電磁成像技術(shù)以其高時間分辨率,且可通過源成像技術(shù)有效提高空間分辨率的優(yōu)勢,在推進(jìn)大腦認(rèn)知原理和腦疾病機(jī)制研究中起著不可或缺的作用.本文從腦電/磁信號處理、腦電/磁逆問題、腦電/磁設(shè)備、腦電/磁應(yīng)用等幾個主要方面,綜述了相關(guān)研究的主要進(jìn)展,探討了腦電/磁領(lǐng)域的若干前沿問題,展望了今后需要重點(diǎn)關(guān)注的方向. 

【文章來源】：中國科學(xué):生命科學(xué). 2020,50(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：17 頁

【部分圖文】：

2004～2018年無創(chuàng)腦成像技術(shù)的期刊論文數(shù)量趨勢.EEG:腦電圖,MEG:腦磁圖,f NIRS:功能性近紅外光譜,f MRI:功能磁共振成像

在頻域上,除了傳統(tǒng)的傅里葉變換、小波分析等方法,出現(xiàn)了一些新的分析方法,如基于譜分解的時頻分析方法(spectral decomposition)[29]、狀態(tài)空間多窗譜分析(state-space multitaper time-frequency analysis)[30]、高階譜分析(higher order spectral)[31,32]、拓?fù)鋾r頻分析(topographic time-frequency decomposition)[33]、基于Lp范數(shù)的自回歸模型功率譜[34,35]等.在網(wǎng)絡(luò)層面,處理方法主要包括網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和網(wǎng)絡(luò)分析兩個部分.網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的方法包括:基于相干(coherence)[36,37]、相位同步(phase synchronization)[38]、同步似然(synchronization likelihood)[39,40]、Granger因果[41,42]、自適應(yīng)直接傳遞函數(shù)(adaptive directed transfer function,ADTF)[43]、跨頻耦合(cross-frequency coupling)[44]以及一些其他方法[45～47].網(wǎng)絡(luò)分析方法,主要有基于圖論的分析方法[48,49]、時變腦網(wǎng)絡(luò)分析[50,51]、網(wǎng)絡(luò)動態(tài)分析[52～54]、網(wǎng)絡(luò)重組[55,56]、多層網(wǎng)絡(luò)[57,58]、高階網(wǎng)絡(luò)[59]等.最近出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)分析處理算法則有Lp范數(shù)Granger因果有向網(wǎng)絡(luò)分析方法和Lp(p≤1)范數(shù)偏有向相干(partial directed coherence)網(wǎng)絡(luò)分析方法,這些方法能在噪聲情況下比較準(zhǔn)確地估計(jì)出網(wǎng)絡(luò)連接模式[60,61].在網(wǎng)絡(luò)層面上的共空間模式分解算法,可用于提取不同狀態(tài)下的腦網(wǎng)絡(luò)空間特征[62],在區(qū)分精分病人和正常人的分類上取得了很好的效果[63];基于腦電的大尺度腦網(wǎng)絡(luò)分析方法,在運(yùn)動想象和P300的腦機(jī)制研究中顯示了好的效果[55,64].

傳統(tǒng)的腦電設(shè)備采用濕電極技術(shù),需要在電極和頭皮之間注入導(dǎo)電膏或?qū)щ娨?給使用者帶來不便,同時也增加了實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)備時間.為了克服這些問題,近些年來,國內(nèi)外科研院所和公司開始研發(fā)干電極技術(shù)或半干電極技術(shù).同時,可穿戴的腦電信號采集設(shè)備也已在試驗(yàn)性的應(yīng)用中,如耳后電極腦電采集設(shè)備[106]、耳內(nèi)干電極腦電采集設(shè)備[107]等.總體上腦電設(shè)備正朝著便攜可穿戴、無線和多模化方向發(fā)展,將為實(shí)驗(yàn)室外真實(shí)自然場景下的研究和應(yīng)用提供基礎(chǔ).4.2 腦磁設(shè)備

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3339212