微状态Ⅰ-原理

微状态Ⅰ-原理,第1张

状态是一种对脑电数据的处理分析方法。传统地,对脑电数据的分析更加注重时域,这样的分析策略也集中体现了脑电数据时间分辨率高的特点。但是以往这样的方法忽略对脑电数据在拓扑层面上的分析,微状态分析应运而生。

GFP(Global Field Power):某个时间点地形图所有电极电压值的标准差,用于描述某个地形图电场的强度。

补充说明

关于不同地形图的比较:

-比较模式之间是否有差异

-比较强度之间是否有差异(有时会用地形图除以GFP以进行归一化处理)

相似性的比较:①计算相关;②计算GMD(不相似性):取值范围(0,2)0-相同,2-不相同;

比较地形图可以使用 RAGU software

可以用于resting EEG 和 ERP 脑电数据的分析,但是目前对resting EEG (下面简称 EEG)的应用比较多,较少文章涉及到ERP;

EEG 和 ERP 两者之间是有些不同的:

由前所述,因为以往的脑电研究中,较少分析脑电数据在地形上的特点,所以,提出了这样一种关注地形图信息的分析方法。

微观状态分析起源于1987年Dietrich Lehmann及其同事的研究(Lehmann et al 1987)。他们发现,自发EEG信号的头皮电位maps的时间序列,不是不规则变化的无组织序列,而是有规律变化的地图形态的有组织的连续序列。也就是说,它在一段时间内保持稳定,通常在80到120毫秒之间,然后突然改变到一个新的结构,并再次恢复稳定。注意,在稳定结构的时间内,头皮电位场强度可能增加或减少,但其地形图保持稳定;

ERP 中的微状态分析

ERP 的微状态分析关注的是在一个成分潜伏期内比较稳定,因此有几个ERP成分就有几个微状态。

微状态的分析方法是聚类分析,常用的方法有:

下面将逐一进行介绍。

首先,会随即选择m个地形图,分别将m个地形图和剩下的地形图做相关,最后选出分别与这m个地形图最相似的一些地形图。将这些相似的地形图进行计算,更新得到新的m个地形图,并计算GEV。

然后按照上述的步骤将更新之后的m个地形图再和剩下的地形图做相关,继续选出最相似的一些地形图,再次更新得到新的m个地形图,并计算GEV

这样不断地进行迭代后,GEV会逐渐趋向平稳,得到最终的结果。

K-means的不足:

-对初始值敏感,受最初选定的m的影响很大;

-run时间长才能取到GEV比较大的结果;

补充说明--GEV的取值

一般来说有两种取值形式,一种是直接跑到GEV的最大值;另一种是手动选择一个比较大的迭代次数,eg1w

这两种方法都是基于垂直聚类形成的,AAHC和T-AAHC的区别是AAHC考虑到了地形图的强度,T-AAHC则没有考虑这一点。

这两种方法都是首先找到GEV最低的地形图,然后和其他所有的地形图计算相关,取最相关的进行合并。然后再次进行相关,再取此次得到的最相关的地形图进行合并,以此类推进行迭代。最终这种方法会得到一个结果,如果要设定计算结果的类别数目,则需要选择最终结果前几个步骤即可。

AAHC & T-AAHC 和 K-means的对比:

运行速度比K-means快

在使用 K-means / AAHC / T-AAHC 得到每个被试的4种微状态(以resting EEG 为例)之后,按照条件再进行聚类就可以得到不同条件下的微状态了(ie组水平)。

补充说明--某一被试在某一时刻点上属于哪一种微状态?(就像上图‘EEG 四种微状态’ 展示的一样)

有两种方法,一种是根据每个被试的四种微状态的结果进行判断,优点是最直接准确,缺点是SNR大;另外一种是根据求得的组水平上的四种微状态的结果进行判断,优缺点和上一种方法相反。

如何判断时间点?

一种常用的方法是取峰值,用GFP的峰值上的微状态代表这一段时间内的微状态类型;

这种方法需要考虑相邻峰值上的微状态类型是否相同,如果不同,则取两个峰之间二分之一处区分两种成分;若是相同,则两峰之间的类型为同一种。这种方法无法判断开始到第一个峰,以及最后一个峰到最后的时间点上的微状态的类型。

一般来说,resting EEG 数据经过微状态分析可以得到四种不同的微状态,它们有跨研究的一致性,可以解释70%以上。

尽管这四种微状态图彼此之间有很大区别,但它们在不同的研究中都具有很高的可重复性。不过,同一类标记的地形图的相似性并不总是明显的,特别是对于C类和D类。

不同的微状态类型对应不同的功能:

从不同的微状态中提取以下时间参数并计算:

统计方法

对提取出来的每个微状态的不同参数指标数据进行统计分析。

统计分析依照实验设计进行,如果分别对 duration、occurrence、contribution 指标进行分析,则是N(条件)x4(4种微状态)方差分析;如果是转化概率进行分析,转化概率一共有12种,因此要做 12个t检验。

延伸说明--关于4种微状态的地形图检验

在进行具体的指标参数的统计检验之前,可以先对4种不同的微状态的地形图进行检验。

目前,ERPs的研究已经深入到心理学、生理学、医学、神经科学、人工智能等多个领域,发现了许多与认知活动过程密切相关的成分。例如:英国神经生理学家Walter等首次报道的慢电位成分CNV(contigent negative variation),与人脑对时间的期待、动作准备、定向、注意等心理活动密切相关;Sutton等在识别不同声调时记录到一个潜伏期约300ms的正波(P300),大量研究结果表明P300是与注意、辨认、决策、记忆等认知功能有关的ERP成分,现在己广泛应用于心理学、医学、测谎、神经经济学等领域;Näätänen等采用相减的方法首先提取出失匹配负波(mismatchnegativity,MMN),并提出了注意的脑机制模型和记忆痕迹理论,成为注意研究的前沿问题;Kutas & Hillyard首先观察到反映语义认知加工过程的N400,围绕N400的一系列研究,促进了对人脑语言加工脑机制的认识,而且,N400的发现不仅在于使ERP增加了一个具有特定意义的成分,重要的是将ERP成功地运用到了语言心理学,给语言心理学注入了新的活力,使探讨语言加工的脑机制成为可能。

一、ERP原理及提取技术

活的人脑总会不断放电,称为脑电(EEG),但成分复杂而不规则。正常的自发脑电一般处于几微伏到75微伏之间。而由心理活动所引起的脑电比自发脑电更弱,一般只有2到10微伏,通常淹埋在自发电位中。

所以ERP需要从EEG中提取。

11 开放电场 脑电(EEG)是由于皮质大量神经组织的突触后电位同步总和而成,而单个神经元电活动非常微小,不能在头皮记录到,只有神经元群的同步放电才能记录到。

这种脑组织神经元排列方向一致的情况,构成所谓的开放电场(open field),反之则是方向不一致相互抵消的封闭电场(closed field)。

 因此,ERP只能反映某些脑部的激活情况,而有些脑部即使处于激活状态,但由于其神经元没有能够形成开放电场,ERP上也是反映不出来的。

影响ERP信号记录的其它因素除神经元的排列方式外,记录点与神经元活动的距离也会影响ERP信号的采集。这样就区分出了近场源与远场源,初级体感诱发电位位于中央后回,是典型的近场源,而脑干听觉诱发电位是典型的远场源。离头皮越远则电位衰减越厉害,记录到的脑电波幅也很小。

12 ERP的两个重要特征 事件相关脑电有两个重要特性:潜伏期恒定、波形恒定;与此相对,自发脑电则是随机变化的。所以,可以将同一事实多次引起的多段脑电记录下来,但每一段脑电都是各种成分的综合,包括自发脑电(噪音)。

13 叠加技术 将由相同刺激引起的多段脑电进行多次叠加,由于自发脑电或噪音是随机变化,有高有低,相互叠加时就出现正负抵消的情况,而ERP信号则有两个恒定,所以不会被抵消,反而其波幅会不断增加,当叠加到一定次数时,ERP信号就显现出来了。

14 ERP是平均诱发电位叠加n次后的ER

S 主语 V 谓语 O宾语 P 表语 C 宾语补足语

基本句型 一:S+ V (主+谓)

这里谓语由动词构成,不及物动词(vi),没有宾语,形成主谓结构,如:We come

基本句型 二: S+ V+ P (主+系+表)

这里句子的谓语动词都不能表达一个完整的意思,必须加上一个表明主语身份或状态的表语构成复合谓语,才能表达完整的意思。这类动词叫做连系动词。系动词分两类:be, look, keep, seem等属一类,表示情况;get, grow, become, turn等属另一类,表示变化。

基本句型 三: S+ V+ O (主+谓+宾)

这里谓语动词都具有实义,都是主语产生的动作,但不能表达完整的意思,必须跟有一个宾语,即动作的承受者,才能使意思完整。这类动词叫做及物动词。宾语位于及物动词之后,一般同主语构成一样,不同的是构成宾语的代词必须是“代词宾格”,如me,him,them等。

基本句型 四: S+ V + o + O (主+谓+间宾+直宾)

有些及物动词可以有两个宾语,如give给,pass递,bring带,show显示。这两个宾语通常人为间接宾语,物为直接宾语。间接宾语一般位于直接宾语之前。

一般的顺序为:动词 + 间接宾语 + 直接宾语。如:Give me a cup of tea,please

当强调间接宾语时顺序为:动词 + 直接宾语 +介词+ 间接宾语。如: Show this house to MrSmith

再有当直接宾语为人称代词时顺序为:动词+ 代词直接宾语 +介词+ 间接宾语。如:Bring it to me, please

基本句型 五: S+ V+ O+ C (主+谓+宾+宾补)

这里的谓语动词虽然是及物动词,但是只跟一个宾语还不能表达完整的意思,必须加上一个补充成分来补足宾语,才能使意思完整。 宾语补足语位于宾语之后对宾语作出说明的成分。宾语与其补足语有逻辑上的主谓关系,它们一起构成复合宾语。

名词/代词宾格 + 名词The war made him a soldier

名词/代词宾格 + 形容词New methods make the job easy

名词/代词宾格 + 介词短语I often find him at work

名词/代词宾格 + 动词不定式The teacher ask the students to close the windows

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