电生理数据三元组中冗余与协同回路的识别

神经系统由相互作用的单元组成，通过分析每个单元活动之间的统计依赖性，可以推断出其功能或功能障碍的相关信息。虽然相关性和互信息常用于表征这些依赖性，但我们的目标是将相互作用扩展到变量三元组，以更好地检测和表征动态信息传递。我们的方法依赖于相互作用信息（interaction information, II）的度量。II 的符号提供了关于三元组中变量相互作用是冗余（R）还是协同（S）程度的信息。基于此方法，我们计算了从药物难治性内侧颞叶癫痫患者记录的电生理数据三元组的 R 和 S 状态，以研究靠近致痫区（负责癫痫发作传播的区域）的 R 和 S 的空间组织和动力学。在空间组织方面，我们的结果显示 R 与致痫区相匹配，而 S 更多地分布在周围区域。在动力学方面，R 对高频带（14-100Hz）的贡献最大，而 S 在低频（1-7Hz）表现更强。因此，将相互作用信息应用于此类临床数据，揭示了致痫结构在相互作用性质（冗余与协同）和动力学（快节律与慢节律）方面的新特征。我们期望这种稳健且简单的方法论能够揭示其他具有多记录数据集的设置中相互作用单元网络中超出成对相互作用的新方面（因此，不一定局限于我们此处研究的癫痫病理）。