?
Разделение пространственных и электрических компонентов ритмической кортикальной активности: подход на основе динамического моделирования.
В традиционных исследованиях кортикальной активности предполагалось разделение пространственной и временной составляющих, а также использовалось такое представление нейронных данных, как усреднение по испытаниям, что не всегда подходит для изучения явлений с высокой изменчивостью. Тем временем как инвазивные, так и неинвазивные методы регистрации позволили обнаружить бегущие волны нейронной активности в различных областях мозга в разных контекстах, что делает статическую модель источников неприменимой. Традиционный подход к анализу данных ЭЭГ/МЭГ не учитывает локальных движений источника и предполагает, что изменения в сигналах сенсоров отражают исключительно колебания электрической активности. Для учета динамической природы источника и разделения пространственных и электрических компонентов его активности требуются новые методы. Мы предлагаем подход, который моделирует пространственную компоненту с помощью локальной прямой модели на основе данных многоканальной ЭЭГ и электрическую ритмическую компоненту как частотно модулированный процесс. Затем мы используем сигма-точечный фильтр Калмана (UKF, Unscented Kalman filter) для решения возникающей нелинейной задачи и сравниваем наш подход с классическими методами. Предложенную методику можно использовать как в интерфейсах мозг-компьютер, так и в широком спектре нейрокогнитивных экспериментов для повышения точности при состоянии зависимой стимуляции мозга.
В книге
