121 подписчик
Поскольку ЭЭГ и МЭГ позволяют отслеживать активность нейронных сетей мозга с очень высоким разрешением во времени, уже проведено множество исследований связанности работы сетей мозга по ЭЭГ и МЭГ
Увы, оценке такой связанности сильно мешает физическое распространение электрических и магнитных сигналов в пространстве
Методы, которые обычно используются для удаления результатов физического распространения и для настройки на локальные источники сигнала, не могут отделить физическое распространение от функциональной связанности
В результате корректная оценка функциональной связанности по таким очищенным данным невозможна, и результаты большинства исследований в этой области попросту нельзя интерпретировать сколь-нибудь осмысленным образом
Метод PSIICOS позволяет подавлять эффект объемного распространения с сохранением информации о функциональной связанности даже при нулевой или близкой к нулю разнице фаз связанных сигналов
В новой работе показана его оптимальность:
In this paper, we demonstrate analytically that the PSIICOS projection is optimal in achieving a controllable trade-off between suppressing mutual spatial leakage and retaining information about zero- or close to zero-phase coupled networks
Кроме того, в новой публикации предложено рассматривать задачу оценки функциональной связанности как регрессионную задачу, в которой элементарными объектами исследования являются не классические эквивалентные диполи, а элементарные диадические сети
Dmitrii Altukhov, Daria Kleeva, Alexei Ossadtchi. PSIICOS projection optimality for EEG and MEG based functional coupling detection
NeuroImage, 280: 120333, 15 October 2023 https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120333
Пресс-релиз:
Мозг — это сеть сетей
Учёные нашли способ их распутать
Повышена эффективность изучения работы нейронных сетей в мозге
1 минута
18 октября 2023