腦電大禮包源定位與功能分析connectivity

1、ThefunctionalsignificanceofThedirectionalandcausalThefunctionalsignificanceofThedirectionalandcausalTheisticaldependencennspatiallyremotebrain(e.g.,spatiallyremotebrainareasThefunctionalsignificanceThefunctionalsignificanceof Themeasures usedin Themeasures usedin1.ClassicMeasures:Correlation, Cross-

2、Correlation,Coherence,PhaseSlope2.MeasuresbasedonPhaseSynchronization:Phase-LockingValue,Phase-LagWeightedPhase-LagIndex,Rhoindex,DirectionalityPhase3.MeasuresbasedonGeneralizedSynchronization:Sindex,Nindex,Hindex,Lindex,MSynchronization4.MeasuresbasedonInformationTheory:（Partial）MututalInformation,

3、Transfer5.MeasuresbasedonGrangerCausality:GrangerCausality,PartialDirectedDirectedTransfer Classical1.PearsonsCorrelationCoefficient Classical1.PearsonsCorrelationCoefficient取值范圍：-1 如果兩個(gè)信號(hào)完全負(fù)（線性）相關(guān)，則取值為-1；如果兩個(gè)信號(hào)完全正（線性）相關(guān)，則取值為性相關(guān)關(guān)系（可能存在非線性關(guān)聯(lián)），則取值為 Classical2. MagnitudeSquaredCoherence Classical2. Mag

4、nitudeSquaredCoherence(i.e.,相干（COH）coherencyfunction(K)取值范圍：0 全相關(guān)，則COHxy(f) 在頻率f性相關(guān)，則COHxy(f) 0；在頻率f PhaseSynchronization PhaseSynchronization理論背景：PhaseSynchronization(PS)指的是，兩個(gè)相互耦合的神經(jīng)振蕩活動(dòng)的相位（phase）同步化（ PhaseSynchronization PhaseSynchronization PhaseSynchronization PhaseSynchronization PhaseSynchron

5、ization PhaseSynchronization（2）對(duì)x(t)和y(t)變換（Hilbert PhaseSynchronization1.Phase PhaseSynchronization1.PhaseLockingValueMeanPhase取值范圍：0 PhaseSynchronization PhaseSynchronizationPLV=PLV= Classical Classical PhaseSynchronization2. PhaseSynchronization2.Phase-LagIndex取值范圍：0 PhaseSynchronization3.Weighte

6、d PhaseSynchronization3.WeightedPhase-LagIndex取值范圍：0 GeneralizedSynchronization：當(dāng)兩個(gè)信號(hào)存在廣義同步化（ GeneralizedSynchronization：當(dāng)兩個(gè)信號(hào)存在廣義同步化（GS）時(shí)，一個(gè)信號(hào)是另一個(gè)信號(hào)的函數(shù)，即yf(x)如果兩個(gè)信號(hào)存在GS，會(huì)引起如下結(jié)果如果x(t)在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)ti和tj的模式相似，那么y(t)基于GS的指標(biāo)中，最常用的是SynchronizationLikelihood GeneralizedSynchronization GeneralizedSynchronization基

7、于GS的指標(biāo)中，最常用的是SynchronizationLikelihoodSynchronizationLikelihood(SL)SynchronizationLikelihood(SL)是基于混沌系統(tǒng)分析的指標(biāo)，需要指定嵌入維度、時(shí)間延遲、window、numberofnearestneighbours和Pref取值范圍：Pref GrangerCausality1.ClassicalLinearGrangerCausality：假設(shè)有兩個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)x(t)和y(t) GrangerCausality1.ClassicalLinearGrangerCausality：假設(shè)有兩個(gè)時(shí)間序列

8、數(shù)據(jù)x(t)和y(t)想y(t-1)，在x(t)至x(t)的“信息流 GrangerCausality1.Classical GrangerCausality1.ClassicalLinearGrangerCausality上述自回歸模型中，x(n)、x(n-k)（k1p）、y(n)和y(n-k)（k1p）是已知的，p值可以通過Criterion或BayesianInformationCriterion估計(jì)得到。上述兩個(gè)模型中，需要估計(jì)的模型是系數(shù)a GrangerCausality1.Classical GrangerCausality1.ClassicalLinearGrangerCaus

9、ality估計(jì)模型系數(shù)a 之后，可以得到殘差項(xiàng)uxy和uyx GrangerCausality1.ClassicalLinear GrangerCausality1.ClassicalLinearGrangerCausality如果存在自y到x原因（GrangerCausality），下式應(yīng)大于的 GrangerCausality2.Partial GrangerCausality2.PartialDirectedCoherence3.DirectTranferFunction InformationTheoretic熵（Shannon InformationTheoretic熵（Shanno

10、n在基于信息論的指標(biāo)中，最常見的是互信息（mutualinformationMI）和轉(zhuǎn)移熵（tranferentropyTE） InformationTheoretic1. InformationTheoretic1.MutualInformation如果x(t)和y(t)兩個(gè)信號(hào)相互獨(dú)立，則MI0；否則，MI0。MI InformationTheoretic1.Transfer InformationTheoretic1.TransferEntropy取值范圍：TE等于0表示x(t)和y(t)兩個(gè)信號(hào)互相獨(dú)立；TE大于0表示存在x(t)至y(t)的信息流（x(t)是 FunctionalCo

11、nnectivity:靜息態(tài)EEG FunctionalConnectivity:靜息態(tài)EEG的PLV計(jì)算：（1）對(duì)腦電數(shù)據(jù)濾波，得到關(guān)心的頻段（例如alpha頻段（2）對(duì)靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行分段（一般2秒一段）；（3）使用Hilbert變換得到相位；（4）在每個(gè)分段，計(jì)算兩個(gè)通道之間在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的相位差，進(jìn)而計(jì)算該分段的事件相關(guān)EEG的PLV計(jì)算：（1）對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，分段應(yīng)該適當(dāng)長(zhǎng)一些（例如你關(guān)心時(shí)間段是-0.21s，分段長(zhǎng)度應(yīng)該至少為-0.51.3s）；（2）對(duì)腦電數(shù)據(jù)利用STFT和wavelet進(jìn)行時(shí)頻分析；（3）假關(guān)心channel 1和channel2的PLV，應(yīng)該首先計(jì)算每個(gè)試次、兩個(gè)道每個(gè)時(shí)頻點(diǎn)的相位差；（4）在每