15、生物医学信号分析：连接性测量、图论分析与睡眠 EEG 研究

生物医学信号分析：连接性测量、图论分析与睡眠 EEG 研究

在生物医学信号分析领域，对大脑活动的研究涉及多个关键方面，包括连接性测量、图论分析以及睡眠 EEG 分析。这些研究不仅有助于深入理解大脑的功能机制，还为相关疾病的诊断和治疗提供了重要依据。

1. 容积传导对连接性测量的影响

神经活动通过神经束传递，但振荡神经元会产生电磁场，这些电磁场在大脑中传播，可能影响连接性评估，这种效应被称为容积传导。由于电磁场以光速传播，不会在传感器之间产生相位差，基于相位差的连接性估计器（如 DTF 和 PDC）在很大程度上减轻了容积传导的影响。

然而，皮质源活动的混合可能会产生相关的残余噪声过程，这违反了 MVAR 模型中残余不相关的假设。不过，这种影响的空间范围是有限的。理论和实验表明，在 7 厘米的距离（大约是 10 - 20 系统中电极之间的距离）处，仅由容积传导引起的相干性接近零。因此，容积传导引起的皮质源活动混合对 DTF 结果的影响并不显著。

一些人认为，在计算连接性模式之前，应将头皮电极记录的信号投影到源空间以消除容积传导效应。但此过程需要解决逆问题，该问题不唯一且需要对源的性质和假定位置进行假设。同时，计算过程可能会改变信号之间的相位，干扰连接性结构。

在 DTF/PDC 应用前对大脑信号进行预处理时，应注意不要干扰相位。因此，不应使用 Hjorth 变换、拉普拉斯变换或公共平均参考，也不建议将 ICA 作为预处理步骤，因为去除眼伪影的 ICA 可能会干扰通道之间的相位结构。

通过比较从头皮电极记录的信号和使用 sLoreta 软件计算的假定源得到的连接性模式，发现对于重建源的信号，运动任务的三个时期（运动前、运动中和