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    HAPPE+ER软件:标准化事件相关电位ERP的预处理的pipeline

    事件相关电位(ERP)设计是一种用脑电图(EEG)评估神经认知功能的常用方法。然而,传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程,许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化(特别是在发展或临床人群中)。本文提出并验证了HAPPE+事件相关(HAPPE+ER)软件,标准化和自动化预处理过程,且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告,标准化对数据处理的评估和报告。最后,HAPPE+ER包括后处理脚本,以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法,HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。

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    一种用于干式脑电图的高密度256通道电极帽

    高密度脑电图(HD-EEG)目前仅限于实验室环境,因为最先进的电极帽需要熟练的工作人员和大量的准备工作。我们提出并评估了一种带干式多针电极的256通道脑电图帽。本文介绍了以聚氨酯为原料,涂覆Ag/AgCl的干电极的设计。在一项有30名志愿者参与的研究中,我们将新型干式hd-脑电图帽与传统的凝胶型脑电图帽进行电极皮肤阻抗、静息状态脑电图和视觉诱发电位(VEP)的比较。我们用8个电极在真实的人体和人造皮肤上模拟帽子应用进行佩戴测试。256个干电极中的252个平均阻抗低于900 kΩ,就可以用最先进的脑电图放大器进行记录。对于干式脑电图帽,我们获得了84%的通道可靠性和减少69%的准备时间。在排除平均16%(干性)和3%(凝胶性)坏通道后,静息状态EEG、alpha活动和模式逆转VEP可以在所有比较的信号特征指标中记录到小于5%的显著差异。志愿者报告说,在EEG记录之前和之后,干帽的佩戴舒适度分别为3.6±1.5和4.0±1.8,凝胶帽的佩戴舒适度分别为2.5±1.0和3.0±1.1(1-10分)。试验表明,干电极的使用可达3200次。256通道的HD-EEG干电极帽克服了HD-EEG在制备复杂性方面的主要限制,允许未经医学培训的人员快速应用,从而实现了HD-EEG的新用例。

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    探索MEG脑指纹:评估、陷阱和解释

    基于受试者的功能性连接组(FC)的个体特征(即“FC指纹”)已经成为当代神经科学研究的一个非常热门的目标,但脑磁图(MEG)数据中的FC指纹还没有得到广泛的研究。本研究中,我们研究来自人类连接组计划(HCP)的静息状态的MEG数据,以评估脑磁图FC指纹及其与包括振幅和相位耦合的功能连接指标、空间渗漏校正、频带和行为意义在内的几个因素的关系。为此,我们首先使用两种识别评分方法,区分识别率和成功率,为每个FC测量提供定量指纹评分。其次,我们探索了横跨不同频段(δ、θ、α、β和γ)的边缘和节点的MEG指纹模式。最后,我们研究了从同一受试者的MEG和fMRI记录中获得的跨模态指纹模式。我们的结果表明,指纹识别的性能在很大程度上取决于功能连接指标、频带、识别评分方法和空间渗漏校正。本研究初步提供了MEG指纹与不同方法学和电生理因素相关的第一个特征,并有助于理解指纹的跨模态关系。

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