發(fā)布時(shí)間：2017-07-28 11:30

  本文關(guān)鍵詞：基于自回歸模型和相位斜率指數(shù)的動(dòng)態(tài)腦連接分析

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【摘要】：隨著腦網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展,人們?cè)絹碓疥P(guān)注不同腦區(qū)域之間的功能性和效應(yīng)性連接。在常見的腦活動(dòng)無創(chuàng)檢測(cè)方法中,腦電圖(EEG)具有較高的時(shí)間分辨率,適于進(jìn)行效應(yīng)性連接分析。提出一種估計(jì)不同通道的EEG信號(hào)間的效應(yīng)性連接的方法,即自回歸相位斜率指數(shù)(AR-PSI)。該方法結(jié)合多元自回歸(MVAR)模型對(duì)短時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行譜估計(jì)頻率分辨率高的特點(diǎn)和相位斜率指數(shù)(PSI)對(duì)源信號(hào)混疊不敏感的特點(diǎn)。與傳統(tǒng)的格蘭杰因果模型相比,它可以有效地摒除由于容積導(dǎo)體效應(yīng)造成的信號(hào)混疊所帶來的干擾;與傳統(tǒng)的PSI相比,它在短時(shí)數(shù)據(jù)上能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)不同通道間EEG信號(hào)的效應(yīng)性連接。首先,分別生成具有強(qiáng)效應(yīng)性連接和相互獨(dú)立的混疊噪聲這兩組信號(hào)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明AR-PSI方法確實(shí)能夠更有效地檢測(cè)出信號(hào)中存在的效應(yīng)連接,排除信號(hào)線性混疊可能引起的誤檢。然后,應(yīng)用此方法并結(jié)合滑動(dòng)窗技術(shù),對(duì)Stroop實(shí)驗(yàn)記錄到的EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接的動(dòng)態(tài)分析,發(fā)現(xiàn)250~500 ms和550~800 ms時(shí)間段內(nèi)腦網(wǎng)絡(luò)連接密度在兩種條件下存在顯著性差異。分析結(jié)果,顯示語義和顏色不一致條件的刺激能夠引起腦網(wǎng)絡(luò)連接密度更迅速地增加,且連接跨度更大。
【作者單位】： 清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系;
【關(guān)鍵詞】： 效應(yīng)性連接 MVAR模型 相位斜率指數(shù)(PSI) 動(dòng)態(tài)分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61431007;91320202;91220301)
【分類號(hào)】：R741.044
【正文快照】： 引言近年來,腦網(wǎng)絡(luò)理論[1-8]越來越受到人們的關(guān)注,產(chǎn)生了大量的研究成果。要構(gòu)建一個(gè)腦網(wǎng)絡(luò),關(guān)鍵步驟之一是如何定義節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的連接。根據(jù)研究方法的不同,腦連接可以分為結(jié)構(gòu)連接[9]、功能連接[10]和效應(yīng)連接[11]三大類。結(jié)構(gòu)連接描述不同腦區(qū)在物理上的聯(lián)系,目前常用

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：583853