一种追踪稳态诱发电位时间演变的方法

神经同步是指神经活动与感觉刺激周期之间发生的同步现象。这种同步会产生稳态诱发电位，即脑电图中与感觉刺激相位锁定的振荡。对稳态诱发电位反应幅度的经典解释认为，其包含一个与刺激相位锁定的恒定神经反应，以及一个与刺激无关的随机背景噪声。

通过多次重复呈现刺激并对其反应进行平均，可获得典型的反应模式。然而，这种方法忽略了反应的动态特性，例如在长时间暴露于刺激所引发的诱发电位适应现象中的情况。在动物模型中，听觉稳态反应由大脑皮层区域产生，并在持续呈现振幅调制音调时叠加出现。

最近的研究表明，在人类中，稳态视觉诱发势基频功率仅在30%的受试者中表现为平稳状态。当研究重点为神经同步的动力学特性时，我们可以假设该响应在不同独立实验运行中的时间演化过程是相同的。因此，通过对多次独立实验中每个时间段的信号进行平均，能够准确表征振荡响应的长期动力学特征。

基于该假设，我们开发了一种方法，用于表征稳态响应的时间演化过程。该方法包括获取相同实验条件下多次记录的数据，但不进行单次记录内连续时间段的平均，而是对不同记录中对应相同时间窗口的时间段进行平均。

本研究中，我们以稳态视觉诱发电位作为反应示例，详细描述了该方法。然而，该方法也可用于分析其他感觉刺激的稳态反应。最后，我们基于与单次试验方法的比较，介绍了该方法在分析神经同步化方面的优势与局限性。

欢迎受试者。在友好的氛围中邀请受试者进行交谈，向其说明本研究的目的和意义，并介绍相关技术细节。

全面回答他或她提出的所有问题。明确告知他或她可在实验过程中随时要求中断实验。请受试者阅读知情同意书，并在相应表格上签字。

使用95%的乙醇溶液清洁头皮，以去除覆盖在头皮表面的死皮细胞和皮脂层。此步骤对于降低电极与头皮之间的阻抗至关重要。测量头围以确定实验中将使用的电极帽的尺寸。

请受试者佩戴电极帽。提供指导，确保电极帽佩戴舒适且位置正确。测量鼻根点与枕外隆突之间的距离。

同样，测量左侧和右侧耳前点之间的距离。校正电极帽的位置。在实验所考虑的电极位置处注入导电凝胶。

记录位点的数量可根据需要进行调整。通常，我们使用无线系统从64个头皮位置进行记录。将记录电极放置在正确的位置上。

陪同志愿者进入实验房间，并让受试者以舒适姿势就坐。在眼周区域放置外部电极以记录眼电图。这些信号将在后续步骤中用于校正由眨眼和眼球运动引起的脑电图伪迹。

打开脑电图采集系统并检查电极阻抗。根据设备制造商的说明，必要时调整阻抗。要求受试者眨眼并向不同方向移动眼睛，以确保外部电极能够正确记录眼电图（EOG）信号。

根据受试者的视角，调整屏幕在垂直方向上的位置。我们的屏幕由四个发光二极管组成，位于一块50 cm × 50 cm黑色屏幕的中心，呈边长为5 cm × 5 cm的正方形顶点排列。受试者就座于距离屏幕约70厘米处，使得LED组成的正方形区域所对应的视觉角度约为4度。

将屏幕亮度调节至受试者感觉舒适的最高水平。设置视觉刺激参数。在我们的实验中，采用持续的视觉刺激，其中光强度以10 Hz的频率进行调制。

根据实验要求的时间呈现刺激。刺激暂停持续两分钟。建议暂停时间是刺激时间的三倍。

重复呈现步骤30次。实验进行30次运行可确保测量结果具有较高的信噪比。然而，也可在实验方案中增加更多的重复次数。

使用标准流程记录脑电图（EEG）。实验运行数据可以存储在单个文件中，也可以为每次运行创建不同的文件。后续步骤对应于标准的脑电图处理流程。

该处理为离线进行，可根据需要进行调整。使用平均参考对记录进行重新参考。对脑电（EEG）信号进行带通滤波，截止频率可根据需要进行调整。

如有必要，将电极坐标转换为国际10-20系统。使用适当的方法去除眼电伪迹。为此，可采用不同的技术。

对脑电图（EEG）数据进行分段，截取适当长度的片段。剔除包含脑电伪迹的片段。对脑电图片段进行去趋势处理，以消除直流漂移。

将各个时段重新排列成一个包含 N 行和 M 列的数据矩阵，其中 N 表示记录次数，M 表示时段数量。按列对数据集进行平均，即需在时域内对不同记录中对应相同时间窗口的三十个时段进行平均。

使用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）计算在平均结束时稳态响应的幅度。稳态响应的幅度定义为在感觉刺激的幅度调制频率处获得的频谱幅度。在响应频率两侧各取若干个FFT频点，对其幅度进行矢量平均，以计算残余噪声水平。

绘制稳态响应的幅值和RNL随列索引变化的曲线，以探究刺激期间参数的演变情况。结果。图二展示了通过对各列进行分段平均后SSVEP波形的变化。共获得了30次记录。

随着进行列向平均，与刺激时间锁定的神经振荡变得明显。值得注意的是，SSVEP 产生的周期可以在对应于第一列的轨迹中观察到。在该列中，绘制了刺激前 02 秒的基线。

因此，此处描述的方法不仅可用于表征神经同步建立后振荡反应的动力学特征，还可用于分析神经振荡的参与过程。稳态视觉诱发电位（SSVEP）的平均振幅在对各列前若干时段进行平均时下降，并在后续趋于稳定。这一现象可解释为：在初始平均时段中，噪声对计算得到的反应振幅具有相对较高的贡献，随着平均次数的增加，噪声影响逐渐减弱。

随着平均 epoch 数量的增加，残余噪声水平的标准差保持相对恒定，这表明在实验过程中记录条件稳定。上述结果确定了测量中峰值信噪比的变化情况。随着平均次数的增加，峰值信噪比随之提高，直至平均 epoch 数量达到约 18 次为止。

进一步增加平均 epoch 的数量并未显著影响信号质量。最终，稳态视觉诱发电位振幅的动态变化及残余噪声水平如图4所示。这些动态变化是通过绘制在对 epoch 进行列方向平均结束后计算得到的响应参数，随列数（即时间）变化的函数而获得的。

在该受试者中，刺激开始后的前12秒内，反应幅度逐渐增加，该时间相当于三个epoch的持续时间。随着刺激持续，随后的12秒内反应持续下降，之后保持相对稳定。

这些结果无法通过 RNL 的行为来解释，因为该参数在刺激期间相对保持恒定。刺激开始后 SSVEP 振幅的增加可归因于整合过程，这些过程导致神经同步化的稳定。随后振幅的下降则表明 SSVEP 对持续刺激产生了适应。

然而，这些假设需要在具有适当样本量的对照实验中进行验证。通过对独立运行的结果进行时域平均后计算稳态反应的幅度，意味着仅分析那些能够经受住平均过程的时间锁定振荡。该过程可能会过滤掉有关单次试验反应动力学的相关信息。

然而，它可保证足够高的信噪比。当反应接近电生理阈值时，这一方面可能尤为重要，因为在该条件下，由于测量信号的信噪比较低，可能会妨碍对同步化反应的检测。