the last neural cell

Forwarded from Голубь Скиннера

MEG/EEG Bloopers. Part 2
#neuroimaging

Продолжаю серию пасхалок из анализа сигналов мозга. Активность, регистрируемая с помощью МЭГ и ЭЭГ, представлена ритмическими осцилляциями. Один из стандартных способов оценить, насколько те или иные ритмы выражены, это вычисление спектральной плотности мощности. Характерный спектр МЭГ/ЭЭГ (см. рис. А), представлен несколькими диапазонами частот, наиболее мощный из которых соответствует альфа-ритму (8-12 Гц). Именно его рост мы наблюдаем при закрытии глаз.

Также во многие процессы вовлекается более высокочастотный бета-ритм (12-30 Гц): его связывают с сенсомоторными задачами, вниманием, рабочей памятью и т. д. И в анализе этого ритма может крыться подвох!

Дело в том, что бета может оказаться гармоникой, порождённой альфа-ритмом. Обратимся к примеру. Смоделировав простую синусоиду в альфа-диапазоне на 10 Гц, я получаю характерный пик в спектре на 10 Гц (С). Добавив к этой синусоиде нелинейную компоненту за счёт прибавления квадрата этой синусоиды с небольшим коэффициентом, на спектре можно заметить дополнительный гармонический пик на 20 Гц (D) — а это уже бета-ритм! Похожий пик можно получить и при моделировании синусоиды непосредственно в бета-диапазоне (E).

Вклад гармоник от альфы в оценку бета-ритма, увы, не умозрительный конструкт. Во-первых, каноничный сенсомоторный мю-ритм, который по частотному диапазону соответствует альфе, обладает не синусоидальной, а аркообразной формой. И очень часто ему сопутствуют гармоники в бете. Во-вторых, стандартная затылочная альфа тоже от этого не застрахована. На графике (B) представлен спектр ЭЭГ одного человека в состоянии закрытых глаз. Наряду с пиком в альфа-ритме наблюдается пик и в бете, зависящий от выраженности альфы. Анализ этого феномена более подробно представлен в этой статье (как и некоторые полезные эвристики).

Возникает вопрос — что с этим делать?
➡️ Не ограничивать себя анализом в частотном домене: существуют дополнительные способы оценки осцилляторной активности, в т. ч. и во временном домене с выделением отдельных всплесков осцилляций и оценкой их дополнительных характеристик.
➡️ При частотном анализе учитывать отношение высоких частот к низким, смотреть на поведение спектра в целом, не изолируя отдельные частотные диапазоны.
➡️ Внимательно оценивать центральные частоты в пиках спектра: если центральная частота одного из пиков кратна центральной частоте пика в более низких диапазонах, это повод задуматься о присутствии гармоник.
➡️ Учитывать пространственные характеристики осцилляций: бета-осцилляции с максимумом мощности в затылке — это подозрительно (хотя в редких случаях и присутствие истинных бета-осцилляций в этих регионах не исключено).
➡️ Не использовать синусоиды как базисные функции для спектрального разложения (как это происходит в стандартном Фурье-анализе). Альтернативный вариант — преобразование Гильберта-Хуанга на основе метода EMD. Это преобразование основано на разложении сигнала на эмпирические моды, выделяемые непосредственно из данных. Как видно из моих модельных графиков (F), для нелинейного альфа-ритма это преобразование не выделяет пик в бете. Однако точность разложения зависит от специфики выделения мод, в т. ч. их количества. В представленном примере с разложением на две моды пик находится чуть ниже 10 Гц. Оставляю ссылку на пакет, в котором упомянутое разложение реализовано.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/ar/neural_cell.com/186

385 viewsAleksandr Kovalev, Oct 6, 2024 at 06:49

MEG/EEG Bloopers. Part 2
#neuroimaging

Продолжаю серию пасхалок из анализа сигналов мозга. Активность, регистрируемая с помощью МЭГ и ЭЭГ, представлена ритмическими осцилляциями. Один из стандартных способов оценить, насколько те или иные ритмы выражены, это вычисление спектральной плотности мощности. Характерный спектр МЭГ/ЭЭГ (см. рис. А), представлен несколькими диапазонами частот, наиболее мощный из которых соответствует альфа-ритму (8-12 Гц). Именно его рост мы наблюдаем при закрытии глаз.

Также во многие процессы вовлекается более высокочастотный бета-ритм (12-30 Гц): его связывают с сенсомоторными задачами, вниманием, рабочей памятью и т. д. И в анализе этого ритма может крыться подвох!

Дело в том, что бета может оказаться гармоникой, порождённой альфа-ритмом. Обратимся к примеру. Смоделировав простую синусоиду в альфа-диапазоне на 10 Гц, я получаю характерный пик в спектре на 10 Гц (С). Добавив к этой синусоиде нелинейную компоненту за счёт прибавления квадрата этой синусоиды с небольшим коэффициентом, на спектре можно заметить дополнительный гармонический пик на 20 Гц (D) — а это уже бета-ритм! Похожий пик можно получить и при моделировании синусоиды непосредственно в бета-диапазоне (E).

Вклад гармоник от альфы в оценку бета-ритма, увы, не умозрительный конструкт. Во-первых, каноничный сенсомоторный мю-ритм, который по частотному диапазону соответствует альфе, обладает не синусоидальной, а аркообразной формой. И очень часто ему сопутствуют гармоники в бете. Во-вторых, стандартная затылочная альфа тоже от этого не застрахована. На графике (B) представлен спектр ЭЭГ одного человека в состоянии закрытых глаз. Наряду с пиком в альфа-ритме наблюдается пик и в бете, зависящий от выраженности альфы. Анализ этого феномена более подробно представлен в этой статье (как и некоторые полезные эвристики).

Возникает вопрос — что с этим делать?
➡️ Не ограничивать себя анализом в частотном домене: существуют дополнительные способы оценки осцилляторной активности, в т. ч. и во временном домене с выделением отдельных всплесков осцилляций и оценкой их дополнительных характеристик.
➡️ При частотном анализе учитывать отношение высоких частот к низким, смотреть на поведение спектра в целом, не изолируя отдельные частотные диапазоны.
➡️ Внимательно оценивать центральные частоты в пиках спектра: если центральная частота одного из пиков кратна центральной частоте пика в более низких диапазонах, это повод задуматься о присутствии гармоник.
➡️ Учитывать пространственные характеристики осцилляций: бета-осцилляции с максимумом мощности в затылке — это подозрительно (хотя в редких случаях и присутствие истинных бета-осцилляций в этих регионах не исключено).
➡️ Не использовать синусоиды как базисные функции для спектрального разложения (как это происходит в стандартном Фурье-анализе). Альтернативный вариант — преобразование Гильберта-Хуанга на основе метода EMD. Это преобразование основано на разложении сигнала на эмпирические моды, выделяемые непосредственно из данных. Как видно из моих модельных графиков (F), для нелинейного альфа-ритма это преобразование не выделяет пик в бете. Однако точность разложения зависит от специфики выделения мод, в т. ч. их количества. В представленном примере с разложением на две моды пик находится чуть ниже 10 Гц. Оставляю ссылку на пакет, в котором упомянутое разложение реализовано.