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Skoltech的研究使在EEG研究中更容易查明大脑活动

Skoltech研究人员提出了一种快速准确的数值方法来解决困扰脑电图(EEG)研究的问题,该研究监测着大脑的电活动-由于这种方法的空间分辨率较低,因此必须在脑中费力地定位EEG信号的来源。新方法可能有助于改善脑电图的医学和研究应用。该论文发表在IEEE Transactions on Biomedical Engineering上。

假设您想研究人类大脑的特性和活动而又不会裂开大脑所有者的头骨(侵入性研究方法也有其应用,但可以理解的是,它们的局限性)。您可以将大脑及其拥有者放入MRI机器中,这就是新闻中大多数流行研究的完成方式。MRI可以提供很好的空间分辨率,因为您可以非常精确地定位大脑的活动。但是它非常慢,捕获过程耗时数分钟,而人脑的典型反应时间只有几十到几百毫秒。然后是MEG,脑磁图,

然而,脑电图,脑电图非常简单,易于设置和使用,并且提供了很好的时间分辨率。这就是为什么它如此广泛地用于医疗保健和研究。该研究的合著者米哈伊尔·马洛维奇科(Mikhail Malovichko)解释说,只有一个问题:即使是皮质的一小块活动区域,也会在头部的大部分表面上产生电势,因此准确定位小大脑活动斑块是非常重要的。具有挑战性的数学任务,即所谓的脑电逆问题。

为了解决这个问题,研究人员通常使用MRI扫描来建立对象头部的模型,放置一些候选电偶极子,从本质上最好地猜测出信号可能来自何处,然后对模型进行微调,直到其输出适合头部测得的实际信号。为此,电机必须首先解决许多互补的正向问题:找出这些候选偶极子将产生什么样的电活动。

“这种方法是通用的。前向问题的初步解决方案将反EEG问题简化为一个小型线性方程组,无论候选偶极子的位置和用于解决前向问题的数值方法如何,该线性方程组都是相同的类型。但是如果需要考虑每个受试者的解剖特征,则必须通过有限元法(一种非常耗费资源的数值程序)解决正向问题,”该研究的另一位合著者尼古拉·科谢夫说。

这需要花费大量时间,因此来自Skoltech数据密集型科学与工程中心(CDISE)的Malovichko及其同事建议以不同的方式应对这一挑战。他们针对脑电图逆问题的解决方案直接将测量信号从头部内部的皮肤向下“传播”到皮质。这就需要将整个任务重新定义为柯西问题,这是一种对于脑电图来说是不稳定的数学问题:这意味着即使输入中的微小偏差(例如不可避免的测量误差)也可能导致结果明显偏斜。然而,最近的研究提出了有效解决这些不稳定问题的新方法,科学家在研究中使用了它们。

“从本质上讲,该算法不必单独处理每个候选电偶极子,而是必须先解决每个正电偶极子的正向问题,而现在只需解决一个反问题,但这是一种非常特殊的反问题。这有助于加快速度。提高了EEG数据的处理效率,并提高了源定位的准确性;此外,该算法还明确整合了有关大脑表面形状的信息。” Mikhail Malovichko说。

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