Кортикокортикальная когерентность

Кортикокортикальная когерентность – это синхронность нейронной активности различных областей коры головного мозга. Нейронная активность регистрируется с помощью электрофизиологических записей мозга (например, ЭЭГ , МЭГ , ЭКоГ и т. д.). Это метод изучения нейронных связей и функций мозга в состоянии покоя или во время выполнения функциональных задач.

История и основы

Первые применения спектрального анализа для выявления взаимосвязи между записями ЭЭГ из разных областей черепа относятся к 1960-м годам. ^[1] Кортикокортикальная когерентность с тех пор широко изучалась с использованием записи ЭЭГ и МЭГ для потенциальных диагностических применений. ^[2] и за его пределами.

Точные причины корково-кортикальной когерентности активно исследуются. Хотя консенсус предполагает, что функциональная нейронная связь между отдельными источниками мозга приводит к синхронной активности в этих областях (возможно, связанных нервными путями, прямым или косвенным образом), ^[3]^[4]^[5] альтернативное объяснение подчеркивает одиночные фокальные колебания, возникающие в отдельных источниках мозга, которые в конечном итоге кажутся связанными или синхронными в разных областях скальпа или источника мозга. ^[6]

Кортикокортикальная когерентность представляет особый интерес в диапазонах частот дельта, тета, альфа, бета и гамма (обычно используемых для исследований ЭЭГ ).

Методы, математика и статистика

Кортико-кортикальную когерентность обычно изучают с использованием биполярных каналов записей ЭЭГ, а также униполярных каналов сигналов ЭЭГ или МЭГ; однако униполярные каналы обычно используются для оценки источников мозга и их связей с использованием визуализации электрических источников и анализа связей. ^[7]

Классический и часто используемый подход к оценке синхронности между нейронными сигналами — использование Coherence . ^[8]

Статистическая значимость когерентности находится как функция количества сегментов данных в предположении нормального распределения сигналов. ^[9] В качестве альтернативы можно использовать непараметрические методы, такие как начальная загрузка.

См. также

Внешние ссылки

Neurspec Toolbox для MATLAB

Ссылки

^ Уолтер, DO (1 августа 1963 г.). «Спектральный анализ электроэнцефалограмм: математическое определение нейрофизиологических связей по записям ограниченной продолжительности». Экспериментальная неврология . 8 (2): 155–181. дои : 10.1016/0014-4886(63)90042-6 . ISSN 0014-4886 . ПМИД 20191690 .
^ Склар, Б.; Хэнли, Дж.; Симмонс, WW (15 декабря 1972 г.). «ЭЭГ-эксперимент, направленный на выявление детей с дислексией». Природа . 240 (5381): 414–416. Бибкод : 1972Natur.240..414S . дои : 10.1038/240414a0 . ISSN 0028-0836 . ПМИД 4564321 . S2CID 4177284 .
^ Лей, Сюй; Ву, Таоюй; Вальдес-Соса, Педро (01 января 2015 г.). «Включение априорных данных для визуализации источников ЭЭГ и анализа связей» . Границы в неврологии . 9 : 284. дои : 10.3389/fnins.2015.00284 . ISSN 1662-453X . ПМЦ 4539512 . ПМИД 26347599 .
^ Рамирес, Рей Р.; Випф, Дэвид; Байе, Сильвен (1 января 2010 г.). Чаовалитвонгсе, Ванпрача; Пардалос, Панос М.; Ксантопулос, Петрос (ред.). Вычислительная нейронаука . Оптимизация Springer и ее приложения. Спрингер Нью-Йорк. стр. 127–155 . дои : 10.1007/978-0-387-88630-5_8 . ISBN 9780387886299 .
^ Он, Б.; Лю, З. (1 января 2008 г.). «Мультимодальная функциональная нейровизуализация: интеграция функциональной МРТ и ЭЭГ/МЭГ» . Обзоры IEEE в области биомедицинской инженерии . 1 : 23–40. дои : 10.1109/RBME.2008.2008233 . ISSN 1937-3333 . ПМК 2903760 . ПМИД 20634915 .
^ Делорм, Арно; Палмер, Джейсон; Онтон, Джули; Остенвельд, Роберт; Макейг, Скотт (15 февраля 2012 г.). «Независимые источники ЭЭГ диполярны» . ПЛОС ОДИН . 7 (2): e30135. Бибкод : 2012PLoSO...730135D . дои : 10.1371/journal.pone.0030135 . ISSN 1932-6203 . ПМК 3280242 . ПМИД 22355308 .
^ Мехрканун, Саид; Брейкспир, Майкл ; Бритц, Джулиана; Бунстра, Тьерд В. (17 сентября 2014 г.). «Внутренние режимы связи в электроэнцефалографии с реконструкцией источника» . Мозговая связь . 4 (10): 812–825. дои : 10.1089/brain.2014.0280 . ISSN 2158-0014 . ПМЦ 4268557 . ПМИД 25230358 .
^ Холлидей, Д.М., Розенберг, младший, Амджад, А.М., Бриз, П., Конвей, Б.А., и Фармер, С.Ф. (1995). Основа для анализа смешанных временных рядов/точечных данных процесса — теория и применение к изучению физиологического тремора, разрядов отдельных двигательных единиц и электромиограмм. Прогресс в биофизике и молекулярной биологии, 64 (2–3), 237–278. http://doi.org/10.1016/S0079-6107(96)00009-0
^ Холлидей, Д.М., и Розенберг, младший (1999). Анализ временной и частотной области данных импульсных последовательностей и временных рядов. В книге «Современные методы нейробиологических исследований» (стр. 503–543). Спрингер. Получено с http://doi.org/10.1007/978-3-642-58552-4_18.

[1] Уолтер, DO (1 августа 1963 г.). «Спектральный анализ электроэнцефалограмм: математическое определение нейрофизиологических связей по записям ограниченной продолжительности». Экспериментальная неврология . 8 (2): 155–181. дои : 10.1016/0014-4886(63)90042-6 . ISSN 0014-4886 . ПМИД 20191690 .

[2] Склар, Б.; Хэнли, Дж.; Симмонс, WW (15 декабря 1972 г.). «ЭЭГ-эксперимент, направленный на выявление детей с дислексией». Природа . 240 (5381): 414–416. Бибкод : 1972Natur.240..414S . дои : 10.1038/240414a0 . ISSN 0028-0836 . ПМИД 4564321 . S2CID 4177284 .

[3] Лей, Сюй; Ву, Таоюй; Вальдес-Соса, Педро (01 января 2015 г.). «Включение априорных данных для визуализации источников ЭЭГ и анализа связей» . Границы в неврологии . 9 : 284. дои : 10.3389/fnins.2015.00284 . ISSN 1662-453X . ПМЦ 4539512 . ПМИД 26347599 .

[4] Рамирес, Рей Р.; Випф, Дэвид; Байе, Сильвен (1 января 2010 г.). Чаовалитвонгсе, Ванпрача; Пардалос, Панос М.; Ксантопулос, Петрос (ред.). Вычислительная нейронаука . Оптимизация Springer и ее приложения. Спрингер Нью-Йорк. стр. 127–155 . дои : 10.1007/978-0-387-88630-5_8 . ISBN 9780387886299 .

[5] Он, Б.; Лю, З. (1 января 2008 г.). «Мультимодальная функциональная нейровизуализация: интеграция функциональной МРТ и ЭЭГ/МЭГ» . Обзоры IEEE в области биомедицинской инженерии . 1 : 23–40. дои : 10.1109/RBME.2008.2008233 . ISSN 1937-3333 . ПМК 2903760 . ПМИД 20634915 .

[6] Делорм, Арно; Палмер, Джейсон; Онтон, Джули; Остенвельд, Роберт; Макейг, Скотт (15 февраля 2012 г.). «Независимые источники ЭЭГ диполярны» . ПЛОС ОДИН . 7 (2): e30135. Бибкод : 2012PLoSO...730135D . дои : 10.1371/journal.pone.0030135 . ISSN 1932-6203 . ПМК 3280242 . ПМИД 22355308 .

[7] Мехрканун, Саид; Брейкспир, Майкл ; Бритц, Джулиана; Бунстра, Тьерд В. (17 сентября 2014 г.). «Внутренние режимы связи в электроэнцефалографии с реконструкцией источника» . Мозговая связь . 4 (10): 812–825. дои : 10.1089/brain.2014.0280 . ISSN 2158-0014 . ПМЦ 4268557 . ПМИД 25230358 .

[8] Холлидей, Д.М., Розенберг, младший, Амджад, А.М., Бриз, П., Конвей, Б.А., и Фармер, С.Ф. (1995). Основа для анализа смешанных временных рядов/точечных данных процесса — теория и применение к изучению физиологического тремора, разрядов отдельных двигательных единиц и электромиограмм. Прогресс в биофизике и молекулярной биологии, 64 (2–3), 237–278. http://doi.org/10.1016/S0079-6107(96)00009-0

[9] Холлидей, Д.М., и Розенберг, младший (1999). Анализ временной и частотной области данных импульсных последовательностей и временных рядов. В книге «Современные методы нейробиологических исследований» (стр. 503–543). Спрингер. Получено с http://doi.org/10.1007/978-3-642-58552-4_18.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]