从其随机干扰中恢复心律不齐的脑电图瞬态
摘要：电脑脑波（EEG）的神经动力学一直被理解为由具有不同程度同步性的节律振荡器引起。这种主导的隐喻使用频率域的EEG分析来确定神经元电流源中频率和谱功率最显著的群体。然而，对EEG的新兴观点强调了其非节律性的本质，这主要是根据广频EEG特性，如普遍存在的1/f谱来推断的。在本研究中，我们使用了一个无规则的脉冲叠加的隐喻来解释EEG的起源。这种概念化存在一个基本问题，因为脉冲叠加产生的干扰会生成彩色高斯噪声，掩盖了生成脉冲的时间轮廓。我们通过发展一种涉及自协方差函数导数的数学方法来解决这个问题，以获得对底层脉冲的优秀近似，极大地扩展了这类随机过程的分析。当该方法应用于在睡眠-清醒周期中以5kHz采样的小鼠自发性EEG时，揭示了特定的模式 - 称为Ψ-模式 - 描述非快速眼动睡眠（NREM）、快速眼动睡眠（REM）和清醒状态。Ψ-模式可以在理论上理解为时间域的功率密度，对应于不同时间尺度上的生成脉冲的组合。值得注意的是，我们首次报告了EEG清醒特异性特征，该特征对应于观察到的模式的超快（约1ms）瞬态成分。通过将EEG的起源范式从振荡器转变为随机脉冲发生器，我们的理论框架推动了传统基于傅立叶变换的EEG分析的界限，为对神经动力学的非节律性组分提供新的见解的道路铺平了道路。
作者：Javier D''iaz, Hiroyasu Ando, GoEun Han, Olga Malyshevskaya, Xifang Hayashi, Juan-Carlos Letelier, Masashi Yanagisawa, Kaspar E. Vogt
论文ID：2303.07683
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2023-03-15