为 EEG 微状态分析重述参考问题
定量方法
2018-02-09 v1 神经元与认知
摘要
尽管经过数十年的努力，EEG 参考电极的选择仍是一个备受争议的基本问题。非中性参考不可避免地会将不受控的时间偏差注入所有 EEG 记录，可能影响脑活动的时空分析。一种称为微状态的方法，将时空 EEG 特征识别为毫秒级的准稳定地形状态，提示其作为神经生理疾病生物标志物的潜力。由于参考电极标准化技术（REST）可近似重构无限远参考，REST 或其他参考是否比平均参考（AR）更可靠用于微状态分析，是一个问题。本研究中，我们设计基于微状态的 EEG 正演模型，并应用不同参考进行微状态分析。主要考察生成聚类图与假定聚类图间的空间相似性。此外，采用参数自助法对真实 EEG 数据验证各参考的表现。最终我们发现，在仿真中 REST 比 AR 更能稳健地恢复与假定更相似的聚类图，且真实 EEG 数据上 REST 与 AR 的聚类图差异显著。本研究或表明，REST 比 AR 更有助于识别更客观的微状态特征。
引用
@article{arxiv.1802.02701,
title = {Restate the reference for EEG microstate analysis},
author = {Shiang Hu and Esin Karahan and Pedro A. Valdes-Sosa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.02701},
year = {2018}
}