Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Voxel-ICA để tái tạo chuỗi thời gian tín hiệu nguồn và phương hướng trong EEG và MEG
Tóm tắt
Trong xử lý tín hiệu điện não đồ (EEG) và từ não đồ (MEG), bộ tạo chùm song scalar là một kỹ thuật phổ biến để tái tạo quá trình theo thời gian của một nguồn não trong một chuỗi thời gian đơn. Tuy nhiên, một điều kiện tiên quyết cho các bộ tạo chùm scalar là hướng của nguồn phải được biết hoặc ước lượng, trong khi trên thực tế, hướng của nguồn não thường không được biết trước và các kỹ thuật hiện tại để ước lượng hướng nguồn não chỉ hiệu quả đối với các nguồn não có tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) cao. Do đó, các bộ tạo chùm vector được áp dụng, không cần biết hướng của nguồn và tái tạo quá trình theo thời gian của nguồn trong ba phương hướng trực giao (x, y, và z). Để thu được một chuỗi thời gian duy nhất, độ lớn vector của ba đầu ra trực giao của bộ tạo chùm có thể được tính toán tại mỗi điểm thời gian (thường gọi là chỉ số hoạt động thần kinh, NAI). Tuy nhiên, NAI lại khác so với quá trình theo thời gian thực tế của một nguồn vì nó chỉ chứa các giá trị dương. Hơn nữa, khi ước lượng độ lớn của nguồn mong muốn, hoạt động nền (các tín hiệu không mong muốn) trong các đầu ra bộ tạo chùm cũng trở thành tất cả các giá trị dương, dẫn đến việc khi được cộng vào nhau, làm giảm SNR. Điều này trở thành một vấn đề nghiêm trọng khi nguồn mong muốn yếu. Chúng tôi đề xuất áp dụng phân tích thành phần độc lập (ICA) trên các chuỗi thời gian trực giao của một voxel não, được tái tạo bởi bộ tạo chùm vector, để tái tạo lại quá trình theo thời gian của một nguồn mong muốn trong một chuỗi thời gian đơn. Cách tiếp cận này cũng cung cấp một ước lượng tốt về hướng dipole. Dữ liệu EEG mô phỏng và thực tế đã được sử dụng để chứng minh hiệu suất của voxel-ICA và được so sánh với bộ tạo chùm scalar và chuỗi thời gian độ lớn của bộ tạo chùm vector. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích khi nguồn mong muốn yếu và hướng của nguồn không thể được ước lượng bằng phương pháp khác.
Từ khóa
#EEG #MEG #phân tích thành phần độc lập #tái tạo chuỗi thời gian #bộ tạo chùm vector #chỉ số hoạt động thần kinhTài liệu tham khảo
Spencer M, Leahy RM, Mosher JC, Lewis PS (1992) Adaptive filters for monitoring localized brain activity from surface potential time series. Proc IEEE Asilomar Conf Signal Syst Comput 26:156–160
Van Veen BD, van Drongelen W, Yuchtman M, Suzuki A (1997) Localization of brain electrical activity via linearly constrained minimum variance spatial filtering. IEEE Trans Biomed Eng 44:867–880
Robinson SE, Vrba J (1998) Functional neuroimaging by synthetic aperture magnetometry (SAM), Proceedings of the 11th International Conference on Biomagnetism pp. 302–305
Sekihara K, Nagarajan SS, Poeppel D, Marantz A, Miyashita Y (2001) Reconstructing spatio-temporal activities of neural sources using an MEG vector beamformer technique. IEEE Trans Biomed Eng 48:760–771
Ward DM, Jones RD, Bones PJ, Carroll GJ (1999) Enhancement of deep epileptiform activity in the EEG via 3-D adaptive spatial filtering. IEEE Trans Biomed Eng 46:707–716
Congedo M (2006) Subspace projection filters for real-time brain electromagnetic imaging. IEEE Trans Biomed Eng 53:1624–1634
Greenblatt RE, Ossadtchi A, Pflieger ME (2005) Local linear estimators for the linear bioelectromagnetic inverse problem. IEEE Trans Biomed Eng 53:3403–3412
Sekihara K, Sahani M, Nagarajan SS (2005) Localization bias and spatial resolution of adaptive and non-adaptive spatial filters for MEG source reconstruction. NeuroImage 25:1056–1067
Huang MX, Shih JJ, Lee RR, Harrington DL, Thoma RJ, Weisend MP, Hanlon F, Paulson KM, Li T, Martin K, Millers GA, Canive JM (2004) Commonalities and differences among vectorized beamformers in electromagnetic source imaging. Brain Topogr 16:139–158
Mohamadi YJ, Poudel G, Innes C, Jones R (2012) Performance of beamformers on EEG source reconstruction. Proc Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc 34:2517–2521
Van Veen BD, Buckley KM (1988) Beamforming: a versatile approach to spatial filtering. IEEE Mag Acoust Speech Signal Process 5:4–24
Li J (2005) Robust adaptive beamforming. Wiley, Hoboken
Sekihara K, Nagarajan SS, Poeppel D, Marantz A (2004) Asymptotic SNR of scalar and vector minimum-variance beamformers for neuromagnetic source reconstruction. IEEE Trans Biomed Eng 51:1726–1734
Vrba J, Robinson SE (2001) Signal processing in magnetoencephalography. Methods 25:249–271
Quraan MA (2011) Characterization of brain dynamics using beamformer techniques: advantages and limitations. In: Pang EW (ed) Magnetoencephalography. InTech, Toronto, pp 67–92
Sanei S, Chambers JA (2007) EEG signal processing. Wiley, West Sussex
Onton J, Westerfield M, Townsend J, Makeig S (2006) Imaging human EEG dynamics using independent component analysis. Neurosci Biobehav Rev 30:808–822
Makeig S, Debener S, Onton J, Delorme A (2004) Mining event-related brain dynamics. Trends Cogn Sci 8:204–210
Jervis B, Belal S, Camilleri K, Cassar T, Bigan C, Linden D, Michalopoulos K, Zervakis M, Besleaga M, Fabri S, Muscat J (2007) The independent components of auditory P300 and CNV evoked potentials derived from single-trial recordings. Physiol Meas 28:745–771
Ventouras EM, Ktonas PY, Tsekou H, Paparrigopoulos T, Kalatzis I, Soldatos CR (2010) Independent component analysis for source localization of EEG sleep spindle components. Comput Intell Neurosci 2010:1–12
La Foresta F, Mammone N, Morabito FC (2009) PCAICA for automatic identification of critical events in continuous coma-EEG monitoring. Biomed Signal Process Control 4:229–235
Jung TP, Humphries C, Lee TW, Makeig S, McKeown MJ, Iragui V, Sejnowski TJ (1998) Extended ICA remove artifacts from electroencephalographic recordings. Adv Neural Inf Process Syst 10:894–900
Jung TP, Makeig S, Humphries C, Lee TW, McKeown MJ, Iragui V, Sejnowski TJ (2000) Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology 37:163–178
Oostendorp TF, van Oosterom A (1989) Source parameter estimation in inhomogeneous volume conductors of arbitrary shape. IEEE Trans Biomed Eng 36:382–391
Oostenveld R, Fries P, Maris E, Schoffelen JM (2011) Fieldtrip: open source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data. Comput Intell Neurosci 2011:1–9
Delorme A, Makeig S (2004) EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics. J Neurosci Methods 134:9–21
Bell AJ, Sejnowski TJ (1995) An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution. Neural Comput 7:1129–1159
Jonmohamadi Y, Poudel G, Innes C, Jones R (2013) Electromagnetic tomography via source-space ICA, Proc Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc 35:37–40
Pezeshki A, Van Veen BD, Scharf LL, Cox H (2008) Eigenvalue beamforming using a multirank MVDR beamformer and subspace selection. IEEE Trans Signal Process 56:1954–1967
Scharf LL, Pezeshki A, Van Veen BD, Cox H, Besson O (2006) Eigenvalue beamforming using a multirank MVDR beamformer and subspace selection. Proceedings of 5th Workshop on Defence Application of Signal Process, Queensland, Australia, 10–14 Dec 2006