【脑电信号处理与特征提取】P7-贾会宾:基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析

Q: 什么是基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析?
A: 基于脑电图(EEG)或脑磁图(MEG)信号的大尺度脑功能网络分析是一种研究大脑活动的方法,旨在探索脑区之间的功能连接和信息传递。

概述

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析的优势
(1)借助源定位技术可同时获得较高的时间(ms级)和空间分辨率(mm级)
(2)可提供丰富的频率信息
(3)便宜性:成本、数据长度的要求等

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析技术
(1)基于地形图聚类的微状态(Microstate)分析
(2)隐马科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)
(3)独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)

静息态EEG微状态分析对数据的要求

  1. 静息态
  2. 电极全脑覆盖且电极数目大于20个
  3. 数据长度:预处理后最终长度大于3min
  4. 对数据质量及预处理的要求:全脑平均参考,各个电极有空间坐标、较高数据质量特别是无坏电极

微状态分析中的基本概念

  1. Global Field Power(GFP):某个时间点地形图所有电极电压值的标准差

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(1)GFP是reference-free的指标
(2)GFP可用于描述某时刻地形图的电场强度:GFP较高的地形图较为“陡峭”、信噪比高

  1. 描述地形图之间的相似性(或不相似性)的指标
    (1)总体地形图不相似性(Global Map Dissimilarity,GMD):GMD取值范围为0(两个地形图分别处以其GFP后完全相同)到2(两个地形图分别除以其GFP后极性完全反转)。(都除以GFP的目的是使两个地形图排除强度的影响,可以理解为归一化到某一个纬度在进行比较)
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    (2)空间相关系数(Spatial Correlation Coefficient,SCC):SCC取值范围为-1(两个地形图分别除以其GFP后极性完全反转)到1(两个地形图分别除以其GFP后完全相同)

微状态分析概述

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下图上方波形是采集到的一段脑电信号,每一个波形是一个电极的信号,一共四秒,每一个时刻都可以绘制一个地形图,比如采样率是1000Hz,采集一分钟的数据,就会有60x1000=60000个地形图,所以可以绘制上万个地形图。即得到地形图的时间序列
然后对地形图的时间序列聚类,聚类使用的就是GMD和SCC,相似性高的或者SCC高的进行聚类。
一般来说都可以聚类为四类地形图,得到这四类地形图就可以分析每一个时刻点属于哪一类地形图。因为每个时刻点的地形图都可以分别跟四类地形图求SCC和GMD,看哪个相似性最高。最后就可以得到下图最后一行的时间序列,每种颜色分别表示属于哪一类。
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上面得到的时间序列可以验证概述中所描述的(1)“地形图的拓扑结构总是在一定时间内保持想对稳定的状态,之后迅速转换为另一个在一定时间内保持相对稳定的状态”,刚开始灰色(属于B类),一段时间后又是绿色(属于A类),一般时间又变成灰色…(2)“在地形图拓扑结构保持相对稳定的一段时间范围内,地形图的强度(GFP)可能增大或降低”,在时间序列中,颜色表示类别,包络表示GFP ,可以看到在同一个类别的连续时间内,GFP值也是一直变化的。

关于微状态分析中的几个问题

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静息态EEG信号微状态分析的经典流程

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基于k-means的微状态类别识别流程

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流程和一般的聚类是相同的,只不过这里初始化的k个点是k个地形图,比如下面的例子,在十个地形图中随机选择两个地形图作为模板,分别命名为A、B。
然后分别求十个地形图与A、B的空间相关系数或GMD,这线图中绿色的点表示与B的相似度,黄色的点表示与A的相似度,最后选择相似度高的类别将每一个地形图归类,第一个聚类结果是十个地形图类别分别是AAA BB AA B AA。然后对所有的A类地形图求平均得到新的模板A,对所有B类地形图求平均得到新的模板B。重复上面的步骤再进行聚类,直到A和B不再更新,终止算法。
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基于(T-)AAHC的微状态类别识别流程

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每个时间点为一个类别,有n个地形图,数据就可以分为n类,然后找最坏的类别,(如何找最好的类别:比如找方差解释比例最小的类别,也就是最不重要的类别。),将最坏的类别分配给相关性最高的类别,剩下就为n-1个类别,在找最坏的…不断迭代。

微状态分析的软件/工具箱

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微状态技术学习必看文献

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