多尺度小波传递熵及其在皮质肌耦合分析中的应用
信号处理
2021-08-18 v1 信息论
math.IT
神经元与认知
摘要
目的：运动皮层与肌肉活动之间的功能性耦合通常通过皮质肌相干 (CMC) 或 Granger 因果 (GC) 分析来检测与量化，这些方法仅适用于线性耦合且灵敏度不足：一些健康受试者未显示出显著的 CMC 与 GC，却具有良好的运动技能。本工作的目的是开发具有更高灵敏度、并能检测线性和非线性相互作用的皮质肌功能性耦合测度。方法：提出一种多尺度小波传递熵 (TE) 方法。该方法依赖于二进平稳小波变换将脑电图 (EEG) 与肌电图 (EMG) 信号分解到神经振荡的功能频带。随后，基于一系列嵌入延迟向量应用 TE 分析，以在不同时间尺度上检测并量化频带内与跨频带的皮质肌耦合。结果：我们利用神经生理信号进行的实验证实了所开发方法在检测和量化 EEG 与 EMG 信号间信息流方面的潜力，适用于有无显著 CMC 或 GC 的受试者，包括非线性跨频带相互作用以及跨越不同时间尺度的相互作用。所得结果与潜在的感觉运动神经生理相符。结论：这些发现表明多尺度小波 TE 的概念为分析皮层-肌肉相互作用提供了一个全面框架。意义：所提出的方法将能够更深入地揭示运动控制及更普遍的神经过生理过程。
引用
@article{arxiv.2108.04152,
title = {Multiscale Wavelet Transfer Entropy with Application to Corticomuscular Coupling Analysis},
author = {Zhenghao Guo and Verity M. McClelland and Osvaldo Simeone and Kerry R. Mills and Zoran Cvetkovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04152},
year = {2021}
}
备注
12 pages. Accepted version, to appear in IEEE Transactions on Biomedical Engineering