通过 $q$ 统计分析大脑复杂性的神经生理学相关性

研究通过 $q$ 统计学评估神经复杂性（NC）的方法前景，这种方法应用于不同类型和层级的脑活动的系统组织。在 70 名成年受试者身上，通过 $q$ 统计学应用于持续的 EEG 及其 20 个脑电通道的频谱功率来评估 NC。NC 被估计为所有通道（AllCh）以及每个单独通道（局部）在不同功能状态（FSs）下的估计值。将 $q$ 在不同 FSs 和单个通道之间进行比较，以及将其与每个 FSs 中 $\theta$（4-8Hz）、$\beta_1$（15-25Hz）等 EEG 频段的功率进行相关性分析。所有 FSs 中 AllCh 的 $q$ 值高于单个通道 FSs 的值。与先前研究一致，我们发现 NC 与年龄呈负相关。FSs 对 AllCh 中的 EEG $q$ 没有影响，尽管在局部，FSs 以一致方式调制 $q$（例如，在闭眼状态下降低后脑部位的 $q$）。 $q$ 通常与 $\theta$ 功率呈正相关，与 $\beta_1$ 功率呈负相关。这些发现支持 $q$ 统计学可用于描述人类 NC 的观点。 $q$ 与 $\theta$ 功率的关系与 FSs（如聆听音乐和睡眠时闭眼）中的高 NC 相一致，这与高阶表示相符，而不仅仅是低信息注意任务（OddBall）。