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本文介紹了一系列電生理記錄技術的異同、電生理連接性評估的方法，以及電生理數據中計算連接性的流程。

對大腦區域之間的電生理高級連接的測量必須提供①高保真度，即足夠的信噪比(SNR)，以精確表征來自不同大腦區域的信號之間的統計相關性；②足夠的空間分辨率，以確保區域之間的連接性估計不會因區域之間的雜散信號交互而大幅降低?；诖?#xff0c;電生理測量可以分為兩類：

非侵入性方法包括腦電圖(EEG)和腦磁圖(MEG)。前者在頭皮表面測量由大腦中波動電流產生的電位差；后者測量同一電流波動所產生的相應磁感應。這兩種方法都在相對較大的神經元群體中探測電生理活動。主要的神經生理發生器是主要來自皮層錐體細胞的突觸后電位(局部場電位，LFPs)誘導的電流。頭皮水平電場/電位的數學建?？梢詫崿F電生理信號的局部化，從而對低水平(局部)網絡中的活動進行推斷。

侵入性測量通常統稱為顱內腦電圖(iEEG)，范圍從腦電圖(ECoG)(電極陣列放置在腦表面硬腦膜下)到針對更深結構的深度電極。相對于一些參考，測量每個電極位置的局部電勢，可以直接評估低電平電路中的局部電活動。參考位置一般決定了測量所依據的神經元群體的大小。測量通常反映皮層錐體細胞(類似于MEG/EEG)的LFPs，總計數千個神經元。然而，一些深度電極還可以測量動作電位，包括人類的行為。

目前還沒有一種最好的技術來評估電生理連接性。事實上，技術的選擇取決于科學問題。顱內腦電圖通常具有最高的信噪比和較高的空間分辨率，但其腦容量的空間覆蓋有限。iEEG具有很高的侵入性，因此僅限于自愿參與研究的患者的數據。植入蒙太奇的情況因每個患者的特殊性而不同，這使得研究和結果的復制具有很大的挑戰性。此外，收集的數據可能會受到異常神經過程的影響，因為電極的位置是基于病理生理學考慮而決定的。排除靠近癲癇灶或癲癇樣活動性較強的電極，以及從所有電極上去除有癲癇樣活動性的時段，可以在一定程度上解決這一問題。

腦磁圖和腦電圖所測量的信號與iEEG相同，優點是可以無創地對病人和健康參與者的大腦進行覆蓋。然而，由于顱外傳感器距離腦源較遠，與iEEG相比，MEG和EEG的信噪比更低(尤其是在高頻時)。對于連接體的衍生來說，重要的是，多個傳感器從大腦中相同的電源采集活動——這種效應被稱為體積傳導(EEG)或場擴散(MEG)，它會在頭皮測量點之間引入泄漏。腦電/腦磁圖生成器的逆建模(基于頭皮水平場/電位測量重建腦電流的源空間估計)改善了這一問題。然而，逆問題的不適定性質意味著，即使在源空間，由不同區域的低階網絡產生的信號之間也會發生泄漏，這使得連接性測量變得復雜。與EEG相比，腦磁圖對頭部組織的幾何形狀和電導不太敏感，因而具有較高的空間精度。MEG也更不容易受到生物影響。然而，MEG在購買和操作上也更昂貴，因此更不容易獲得。傳感技術的重大進展為新型、更靈活、更經濟的MEG儀器的問世提供了希望，這些儀器最近已被證明對連接性測量非常有效。

下表總結了一系列電生理記錄技術的異同。最重要的是，所有這些技術都可以提供有用的和高保真的連接測量，這很好的補充了使用MRI/fMRI測量的結構和功能連接體方面的研究。

研究方法	放置	覆蓋范圍	時間分辨率(TR)	空間分辨率(SR)	數據質量	實際
顱內EEG	放置在大腦表面或下面的電極，用來測量局部電位	電極貼在特定區域的皮層上。因此，覆蓋范圍相對有限	TR為1ms或更短	對于淺源，SR受到電極分離的限制。對于較深的源，體積傳導意味著可以在多個電極上檢測到單個源，因此需要建模	數據質量的黃金標準。因為電極直接放置在大腦中，所以具有極高的信噪比	需要侵入性手術來放置電極。限于臨床病例(如：癲癇)或動物實驗
EEG	將電極置于與頭皮的導電接觸中，并測量每個電極與參考電極之間的電位差	全腦覆蓋。具有皮層敏感性，敏感度隨著深度的加深而下降	TR為1ms或更短	頭骨的導電性很低，這意味著頭皮的電勢被削弱了。難以建模，因此SR依賴于復雜的頭部模型?？臻g信息往往是失真的，SR非常有限	信號振幅被顱骨降低了，因此信噪比低于ECoG。EEG對生理偽影也很敏感，如肌肉電信號。這會降低對連接性的估計	與頭皮的電接觸需要大量的設置時間。在掃描過程中，被試可以自由移動(不過是以犧牲信噪比為代價的)。適應于任何頭部尺寸
MEG	磁場探測器(超導量子干涉儀)放置在靠近頭皮的地方，以測量皮層電流產生的磁場	可全腦覆蓋，但覆蓋可以是不均勻的。靈敏度隨深度下降	TR為1ms或更短	穿過頭骨的磁場相對來說不變形；MEG比EEG具有更好的SR。SR主要受傳感器接近頭皮的限制	受大腦對傳感器距離的影響；成人的信噪比較高，但頭較小被試的信噪比降低。對生理偽影的敏感度比EEG低，但信噪比會隨被試的運動而降低	設置和運行都很簡單。然而，被試必須長時間保持靜止不動。系統比較昂貴
On-scalp-MEG	相當于MEG，但在頭皮上采用了輕便的(非超導)傳感器，更接近頭皮表面	可以覆蓋全腦。靈敏度隨深度而下降	受采樣速度的限制；最常用的傳感器可達~5ms的TR	保持了簡單建模的優點，但因為傳感器更接近頭部，場模式不太擴散。這意味著與傳統的MEG或EEG相比，SR有了質的提高	比MEG或EEG有更高的信噪比，因為傳感器接近頭部(但沒有ECoG高)。在抵抗偽影方面具有更高的優勢	設置和運行都很簡單。被試可以自由活動。系統能夠適應任何頭部形狀。然而，這一新興技術的使用并不廣泛
fMRI	測量血氧水平對局部代謝變化的依賴反應	覆蓋全腦，包括深層結構	血流動力學反應的潛伏期和持續時間限制在~5s以內	具有優秀的空間分辨率(如1mm)，因為血流動力學反應與細胞活動在空間上緊密耦合。但是，快速獲取的圖像可能會發生空間畸變	取決于場強。信噪比和對毛細血管(而不是大靜脈)的相對敏感度都隨著場強的提高而提高	設置和運行都很簡單。實驗對象必須長時間保持靜止。噪音可能會限制某些范式

目前用于電生理連接性評估的方法：廣義上來說，電生理連接性測量可以分為兩類，頻帶內(例如，alpha-to-alpha)和頻帶間(例如，alpha-to-gamma)。目前常用的兩類頻內連接性測量方法是固定相位關系測量和振幅相關測量。這些技術被認為能夠測量出不同的功能連接模式。對于頻率間測量，有三種典型的技術：相位-相位、幅值-幅值和相位幅值耦合，后者是最常用的。

電生理數據中計算連接性的流程：具體流程見下圖

在電生理數據中計算連接性的流程圖

參考來源：Connectomics of Human Electrophysiology.

https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118788

總結

以上是生活随笔為你收集整理的电生理连接技术的比较的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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