使用非侵入性脑电图的皮质连通性统计建模

该协议非常重要，因为它允许通过建模区域之间交互的方式来调查皮质网络，以揭示标准分析技术中不明显的差异。该技术的主要优点是，它允许我们使用广泛可用的设备调查网络功能，因此无需专用材料即可获得非侵入性电气录音。该技术通过检查有助于开发新型诊断方法和治疗性生物标志物的网络结构，可以进行神经精神病的非侵入性研究。

这种方法在临床神经科学中有着广泛的应用，特别是随着网络功能在疾病中的作用越来越相关。对于数据收集，请将电极盖连接到患者的头部，以确保正确对齐。将导电凝胶注入每个电极端口，从头皮开始，慢慢撤回到封盖表面，以建立与头皮的电接触，并提高信噪比。

然后使用基于 10-20 系统的预定电极蒙太奇将电极连接到电极盖并固定适当的接地电极。要设置 EEG，请将所有电极连接到电生理记录系统，并连接记录系统与适当的数字记录环境。检查所有记录通道，确保偏移量在适当的范围内，并避免通道噪音过大。

该算法将生成结果，无论数据质量如何，因此应在严格的数据质量条件下执行录制，并在使用之前进行分析。然后指示患者记录已经开始，并避免所有不必要的动作，然后再进行简短的测试记录，以验证适当的记录质量。在分析结束时，将 EEG 数据和任何其他脚本库（如有必要）加载到合适的数据分析环境中。

放弃每次记录的第一分钟和最后五分钟，以减少任何移动工件的污染，并根据任务或静止状态记录预定持续时间将数据拆分为纪元。若要准备数据，请从录制中减去所有通道的均值来更正录像的基线，以避免在长时间录制期间任何基线徘徊的影响。将所有通道重新引用为适当的引用。

然后以数字方式过滤所有通道，以隔离感兴趣的频率。要计算数据的整体功率光谱，请对要评估的整个频率范围内分析的每个通道执行 Fourier 变换。要评估单个频带的活性，请以 4 到 8 赫兹隔离带，以 8 到 12 赫兹隔离带，在 12 到 30 赫兹的 beta 频带，以 0.5 到 4 赫兹隔离三角带，在大于 30 赫兹的伽马频带。

要评估第一电极对之间的相互作用，得出电极间相干性测量。要评估相干性，请将电极间相干的测量映射到二维数据结构，其中每列是电极位置，每一行是电极位置，每个单元是相应电极对之间的相干性，将相干值映射到零和一种颜色之间。然后导出颜色图，在使用的频率限制内可视化每个电极对之间的电极间一致性。

要可视化皮质区域之间的高阶相互作用并绘制出网络动力学图，请计算每个电极对相干性如何测量与整个频谱和特定频段内所有其他独特电极对的相干度。然后将这些协方差度量值映射到颜色，并导出颜色图，可视化频段内和跨频段的网络动态。要执行维数缩减，请推导出用于比较使用原理分量分析生成的统计模型中表示总体网络动力学的组之间的度量。

指示对相方差矩阵的对轴度度量值，允许对等量线可视化高级网络关系，并将协方差矩阵分解为特征和相应的特征值，以允许识别模型要素空间中的轴，这些轴包含最大的方差，而不受现有度量值的约束。按相应的特征值对特征器进行排名，以确定模型中占方差比例最大的特征。然后比较从网络模型派生的第一个原则组件。

要选择感兴趣的功能区域，请将相干数据隔离在感兴趣的频带内。执行原则组件分析，以得出利益范围内总体网络活动的度量。然后比较各组之间的度量，以评估特定振荡频率的网络差异。

若要使用距离指标（如欧几里德距离）执行非监督学习，请计算网络模型所定义空间内受试者之间的距离度量。然后使用聚类算法（如 k-最近邻域）根据模型参数标识数据中的组。光谱功率可以可视化在头皮上插值，从而可以有限地估计活动源。

每个电极间测量值指示一个区域中的活动变化程度，具体取决于另一个区域的活动，从而在相互作用的方向和时滞上存在差异。电极间一致性的较高值表明，记录区域之间的相互作用显然是相互通信的。通过测量每个独特的电极对之间的相互作用，可以构建记录通道如何相互作用的统计图，从而可以调查区域如何通信，而不是关注各个隔离区域。

高阶网络动力学的可视化有助于通过原理分量分析或基于分类器的技术来识别所比较的相互作用类型，以评估一个电极对的相干度如何与另一对相干性变化的关系。例如，在这里，我们可以可视化两个具有不同临床表型的受试者之间的网络映射中明显的差异，这些受试者使用标准分析方法影响皮质功能，而皮质功能没有统计学上显著的差异。在使用此过程推导出网络措施后，可以使用机器学习技术来利用生成的数据丰富的模型，以便进行更复杂的诊断和预测分析。

这项技术使得研究雷特综合征（一种儿科神经精神病）中的疾病亚型，以及预测对新疗法和癫痫状况的反应。