试次级时频脑电去同步化作为疼痛的神经标志物
神经元与认知
2025-09-16 v1 机器学习
摘要
疼痛仍然是最紧迫的健康挑战之一，但其测量仍严重依赖自我报告，这限制了对无法交流患者的监测并阻碍了转化研究。通过脑电图（EEG）记录的神经振荡为识别伤害性处理的可重复标志物提供了有希望的途径。先前的研究报告了 alpha 和 beta 频段的疼痛相关事件相关去同步化（ERD），但大多数依赖于试次平均，掩盖了可能对感知至关重要的变异性。我们分析了 59 名健康参与者在疼痛和无痛条件下接受电刺激的高密度 EEG 数据。逐试次时频分解显示，额中央电极上存在稳健的 beta 频段 ERD，能够区分疼痛和无痛试次。广义线性混合模型表明，ERD 与主观强度评分（VAS）呈正相关，且年龄和性别调节了这一关系。反向模型进一步表明，ERD 能够跨参与者预测 VAS 评分，突显了其作为疼痛非言语标志物的潜力。这些发现提供了初步证据，表明试次级 EEG 振荡可作为疼痛的可靠指标，并为个体化、无需报告的疼痛监测开辟了途径。未来的工作应在患者群体中验证这些结果，并将分析扩展到结合 EEG、MRI 和基于注意力调节策略的多模态方法。
引用
@article{arxiv.2509.10552,
title = {Trial-Level Time-frequency EEG Desynchronization as a Neural Marker of Pain},
author = {D. A. Blanco-Mora and A. Dierolf and J. Gonçalves and M. van Der Meulen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10552},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 3 Figures