EEG数据经过频段滤波和噪声校正,保留了对脑电活动最具代表性的频段。 研究通过图卷积网络分析大脑功能连接,并使用80%的数据进行训练,20%的数据用于模型测试。模型预测脑龄差异的效果良好,fMRI数据的预测准确性(R²值)为0.52,EEG数据的R...
本文重点介绍了使用同步fMRI-EEG对人脑功能进行体内成像,探论了基于fMRI和EEG同步成像的人脑功能的最新进展,概述了同步fMRI-EEG记录存在的挑战,以及从MRI扫描仪内记录的EEG数据中去除伪影的技术。最后,给出了设计实验以提高fMRI和EEG实用性的技术指南,以及整合fMRI和EEG数据以实现高时空分辨率的各种方法。 血氧水平依赖...
然而,这些需要额外的(主要是定制的)硬件,而大多数EEG-fMRI研究都不具备这些硬件。在这里,我们提出了一个完全开源的工具,用于在同时进行的EEG-fMRI研究中实时减少梯度和脉冲伪影,该工具速度快,适用于任何EEG-fMRI设置,并且作为NeuXus的一部分公开提供,NeuXus是用Python开发的实时EEG处理工具箱。该方法以原子吸收光谱(...
由于MB fMRI 成像是一项新技术,因此安全地使用它需要重新检查现有协议。实验表明,增加MB序列的速度可以比单波段序列更快地加热身体和脑电图电极。这与电极放置在受试者头部的时间有关,当fMRI 成像与 EEG数据采集相结合时会发生这种情况。 上图为不同条件下连续测量的总过程用颜色编码,分别为MB序列(红色)、SB序列...
EEG+fMRI数据采集协议 EEG硬件设置 下面提供的方法学考虑因素有助于改进EEG+fMRI研究的工作流程。 ①大多数EEG硬件应该安装在控制室,尽管一些系统也允许将EEG放大器放置在更靠近参与者头部(即MR孔的末端)的位置。 ②MRI扫描仪需要发送slice/volume触发器以供EEG系统检测。TTL脉冲是同步MRI层采集与EEG记录所必需的,这...
Abolghasemi V, Ferdowsi S (2015) EEG-fMRI: dictionary learning for removal of ballistocardiogram artifact from EEG. Biomed Signal Process Control 18:186-194. https://doi.org/10.1016/j. bspc.2015.01.001V. Abolghasemi, S. Ferdowsi, ―EEG-fMRI: dictionary learning for removal of ...
EEG信号的测量，这对于快速确定大脑活动如何响应刺激而变化是有用的并且还可用于测量异常活动，例如癫痫。EEG设备如何工作？EEG信号的形成主要由大脑皮质锥体细胞顶树突的突触后电位变化的总和形成，这是神经元网络放电相互进行传导产生的。当产生的电信号越强，这就说明脑部活动越强烈。EEG设备的电极不能单独的测量某个...
摘要:同时获取脑电图和功能磁共振成像(EEG-fMRI)允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响,主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个...
在设计任务态fmri-eeg同步实验时,首先需要确定实验任务的类型。根据研究目的和假设,可以选择不同的认知任务来激活特定的脑区。常见的实验任务包括工作记忆、决策制定、视觉注意力和运动控制等。在选择任务时,需要考虑到任务的复杂性、可操作性和与研究问题的相关性。 二、实验材料的准备 在实验任务确定后,需要准备相应...