脑电磁成像进展及展望
发布时间：2021-08-12 22:40
无创脑电磁成像技术以其高时间分辨率,且可通过源成像技术有效提高空间分辨率的优势,在推进大脑认知原理和脑疾病机制研究中起着不可或缺的作用.本文从脑电/磁信号处理、脑电/磁逆问题、脑电/磁设备、脑电/磁应用等几个主要方面,综述了相关研究的主要进展,探讨了脑电/磁领域的若干前沿问题,展望了今后需要重点关注的方向.
【文章来源】：中国科学:生命科学. 2020,50(11)北大核心CSCD
【文章页数】：17 页
【部分图文】：
2004～2018年无创脑成像技术的期刊论文数量趋势.EEG:脑电图,MEG:脑磁图,f NIRS:功能性近红外光谱,f MRI:功能磁共振成像
在频域上,除了传统的傅里叶变换、小波分析等方法,出现了一些新的分析方法,如基于谱分解的时频分析方法(spectral decomposition)[29]、状态空间多窗谱分析(state-space multitaper time-frequency analysis)[30]、高阶谱分析(higher order spectral)[31,32]、拓扑时频分析(topographic time-frequency decomposition)[33]、基于Lp范数的自回归模型功率谱[34,35]等.在网络层面,处理方法主要包括网络构建和网络分析两个部分.网络构建的方法包括:基于相干(coherence)[36,37]、相位同步(phase synchronization)[38]、同步似然(synchronization likelihood)[39,40]、Granger因果[41,42]、自适应直接传递函数(adaptive directed transfer function,ADTF)[43]、跨频耦合(cross-frequency coupling)[44]以及一些其他方法[45～47].网络分析方法,主要有基于图论的分析方法[48,49]、时变脑网络分析[50,51]、网络动态分析[52～54]、网络重组[55,56]、多层网络[57,58]、高阶网络[59]等.最近出现的网络分析处理算法则有Lp范数Granger因果有向网络分析方法和Lp(p≤1)范数偏有向相干(partial directed coherence)网络分析方法,这些方法能在噪声情况下比较准确地估计出网络连接模式[60,61].在网络层面上的共空间模式分解算法,可用于提取不同状态下的脑网络空间特征[62],在区分精分病人和正常人的分类上取得了很好的效果[63];基于脑电的大尺度脑网络分析方法,在运动想象和P300的脑机制研究中显示了好的效果[55,64].
传统的脑电设备采用湿电极技术,需要在电极和头皮之间注入导电膏或导电液,给使用者带来不便,同时也增加了实验的准备时间.为了克服这些问题,近些年来,国内外科研院所和公司开始研发干电极技术或半干电极技术.同时,可穿戴的脑电信号采集设备也已在试验性的应用中,如耳后电极脑电采集设备[106]、耳内干电极脑电采集设备[107]等.总体上脑电设备正朝着便携可穿戴、无线和多模化方向发展,将为实验室外真实自然场景下的研究和应用提供基础.4.2 脑磁设备
【参考文献】：
期刊论文
[1]超灵敏原子磁力计在生物磁应用中的研究进展[J]. 王晓飞,孙献平,赵修超,朱茂华,叶朝辉,周欣. 中国激光. 2018(02)
[2]脑信息科学:概念、内容与挑战[J]. 尧德中. 中国生物医学工程学报. 2016(02)
[3]神经电流磁场的MRI实验研究[J]. 熊红川,罗程,吕粟,唐鹤菡,吴岂柱,龚启勇,黄颖玲,尧德中. 电子科技大学学报. 2010(06)
本文编号：3339212
【文章来源】：中国科学:生命科学. 2020,50(11)北大核心CSCD
【文章页数】：17 页
【部分图文】：
2004～2018年无创脑成像技术的期刊论文数量趋势.EEG:脑电图,MEG:脑磁图,f NIRS:功能性近红外光谱,f MRI:功能磁共振成像
在频域上,除了传统的傅里叶变换、小波分析等方法,出现了一些新的分析方法,如基于谱分解的时频分析方法(spectral decomposition)[29]、状态空间多窗谱分析(state-space multitaper time-frequency analysis)[30]、高阶谱分析(higher order spectral)[31,32]、拓扑时频分析(topographic time-frequency decomposition)[33]、基于Lp范数的自回归模型功率谱[34,35]等.在网络层面,处理方法主要包括网络构建和网络分析两个部分.网络构建的方法包括:基于相干(coherence)[36,37]、相位同步(phase synchronization)[38]、同步似然(synchronization likelihood)[39,40]、Granger因果[41,42]、自适应直接传递函数(adaptive directed transfer function,ADTF)[43]、跨频耦合(cross-frequency coupling)[44]以及一些其他方法[45～47].网络分析方法,主要有基于图论的分析方法[48,49]、时变脑网络分析[50,51]、网络动态分析[52～54]、网络重组[55,56]、多层网络[57,58]、高阶网络[59]等.最近出现的网络分析处理算法则有Lp范数Granger因果有向网络分析方法和Lp(p≤1)范数偏有向相干(partial directed coherence)网络分析方法,这些方法能在噪声情况下比较准确地估计出网络连接模式[60,61].在网络层面上的共空间模式分解算法,可用于提取不同状态下的脑网络空间特征[62],在区分精分病人和正常人的分类上取得了很好的效果[63];基于脑电的大尺度脑网络分析方法,在运动想象和P300的脑机制研究中显示了好的效果[55,64].
传统的脑电设备采用湿电极技术,需要在电极和头皮之间注入导电膏或导电液,给使用者带来不便,同时也增加了实验的准备时间.为了克服这些问题,近些年来,国内外科研院所和公司开始研发干电极技术或半干电极技术.同时,可穿戴的脑电信号采集设备也已在试验性的应用中,如耳后电极脑电采集设备[106]、耳内干电极脑电采集设备[107]等.总体上脑电设备正朝着便携可穿戴、无线和多模化方向发展,将为实验室外真实自然场景下的研究和应用提供基础.4.2 脑磁设备
【参考文献】：
期刊论文
[1]超灵敏原子磁力计在生物磁应用中的研究进展[J]. 王晓飞,孙献平,赵修超,朱茂华,叶朝辉,周欣. 中国激光. 2018(02)
[2]脑信息科学:概念、内容与挑战[J]. 尧德中. 中国生物医学工程学报. 2016(02)
[3]神经电流磁场的MRI实验研究[J]. 熊红川,罗程,吕粟,唐鹤菡,吴岂柱,龚启勇,黄颖玲,尧德中. 电子科技大学学报. 2010(06)
本文编号：3339212
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