×

区分运动皮层区的想象和非想象任务:小波分解的熵复杂度平面。 (英语) Zbl 1514.92050

小结:脑电图反映了大脑的电活动,可以认为是由混沌非线性动力学控制的。我们考虑人类在不同运动类型活动期间的脑电图记录,以及想象他们进行这种活动时的脑电图。我们利用信息论方法和小波分解,根据不同的运动和想象运动任务来表征大脑皮层的不同动力学特征。更具体地说,我们将熵复杂度平面(H乘以C)与小波分解相结合,以精确量化神经元活动的动力学,这表明当前的理论框架允许我们区分皮层内已实现的任务和想象的任务。

MSC公司:

92 C55 生物医学成像和信号处理
94A08型 信息和通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序

参考文献:

[1] 科斯托夫,A。;Polak,M.,基于EEG的光标控制开发中的并行人机训练,IEEE Trans。Rehabil.Eng.,8,203-205(2000)
[2] Wolpow,J.R。;McFarland,D.J。;Neat C.A.Forneris,G.W.,基于脑电图的光标控制脑-计算机接口,脑电图。临床。神经生理学。,78, 252-259 (1991)
[3] Wolpow,J.R。;McFarland,D.J.,基于多通道EEG的脑-计算机通信,脑电图。临床。神经生理学。,90, 444-449 (1994)
[4] Wolpow,J.R。;McFarland,D.J.,《人类非侵入性脑-计算机接口对二维运动信号的控制》,Proc。国家。阿卡德。科学。美国,10117849-17854(2004)
[5] McFarland,D.J。;Neat,G.W。;里德,R.F。;Wolpow,J.R.,基于EEG的分级光标控制方法,心理生物学。,21, 77-81 (1993)
[6] Millán,J。;Renkens,F。;穆里诺,J。;Gerstner,W.,《人类脑电图对移动机器人的无创脑驱动控制》,IEEE Trans。生物识别。工程,51,1026-1033(2004)
[7] 普福特谢勒,G。;Flotzinger,D。;Kalcher,J.,《大脑-计算机接口:残疾人的新型通信设备》,J.Microcomput。申请。,16, 293-299 (1993)
[8] Leuthard,E。;沙尔克,G。;Ojemann,J.W。;Moran,D.,《使用人体皮层电描记信号的脑-计算机接口》,《神经工程杂志》,第163-71页(2004年)
[9] Wilson,J。;费尔顿,E。;加雷尔,P。;沙尔克,G。;Williams,J.,脑-计算机接口多模式控制的ECoG因素,IEEE Trans。神经系统。Rehabil.Eng.,14,246-250(2006)
[10] 卢,T.P。;Nakagome,S。;何毅。;Contreras Vidal,J.L.,《基于实时脑电图的虚拟化身脑机接口增强了人类跑步机行走中的皮层参与》,Sci。代表,78895(2017)
[11] 沙尔克,G。;Mellinger,J.,《与BCI2000的脑-机接口实用指南》(2010年),Springer:Springer London Dordrecht Heidelberg New York
[12] 舒尔茨,S.R。;Panzeri,S.,时间相关性和神经尖峰训练熵,Phys。修订稿。,86, 5823-5826 (2001)
[13] O.A.Rosso。;布兰科,S。;约丹诺娃,J。;科列夫,V。;菲利奥拉,A。;Schürmann,M。;巴沙尔,E.,《小波熵:分析短时脑电信号的新工具》,《神经科学杂志》。方法,105,65-75(2001)
[14] O.A.Rosso。;麻省理工学院马汀。;Plastino,A.,使用基于小波的信息工具进行脑电活动分析,Physica A,3132002587-608(2002)·Zbl 1011.92012年
[15] 奥索里奥,I。;Frei,M.G.,《癫痫发作的实时检测、量化、警告和控制:科学癫痫学的基础》,《癫痫行为》。,16, 391-396 (2009)
[16] Montani,F。;科恩,A。;医学硕士史密斯。;Schultz,S.R.,《初级视觉皮层方向和对比度编码中相关性的作用》,《神经科学杂志》。,27, 2338-2348 (2007)
[17] Montani,F。;因斯,R。;Senatore,R。;Arabzadeh,E。;戴蒙德,M。;Panzeri,S.,Phil.翻译。R.Soc.A,3673297-3310(2009)·Zbl 1185.92021号
[18] Montani,F。;奥利耶克,A。;Fadiga,L.,运动前神经元对信息的超线性总和,国际神经学杂志。系统。,27,第1650009条,第(2017)页
[19] O.A.Rosso。;麻省理工学院马汀。;菲利奥拉,A。;凯勒,K。;Plastino,A.,使用基于小波的信息工具进行脑电图分析,神经科学杂志。方法,153163-182(2006)
[20] Goupillaud,P。;格罗斯曼,A。;Morlet,J.,地震信号分析中的Cycle-octave和相关变换,地质勘探,23,85-102(1984)
[21] O.A.Rosso。;麻省理工学院马汀。;Plastino,A.,《使用基于小波的信息工具证明脑电活动的自组织性》,《物理学A》,347,444-464(2005)
[22] 布兰科,S。;菲利奥拉,A。;Quian Quiroga,R。;O.A.Rosso。;Serrano,E.,《脑电图序列的时频分析》。三、 小波包与信息代价函数,物理学。E版,57932-940(1998年)
[23] O.A.Rosso。;Masoller,C.,《通过信息理论复杂性测量检测和量化随机和相干共振》,Phys。E版,79(2009),040106(R)
[24] O.A.Rosso。;Masoller,C.,《通过信息理论测量检测和量化随机共振中的时间相关性》,《欧洲物理学》。J.B,69,37-43(2009)
[25] 沙尔克,G。;McFarland,D.J。;Hinterberger,T。;北卡罗来纳州伯鲍默。;Wolpaw,J.R.,BCI2000:通用脑-计算机接口(BCI)系统,IEEE Trans。生物识别。工程,51,1034-1043(2004)
[26] Wolpow,J.R。;McFarland,D.J。;沃恩,T.M。;Schalk,G.,华兹华斯中心脑-计算机接口(BCI)研究与开发项目,IEEE Trans。神经系统。Rehabil.Eng.,11,1-4(2003)
[27] Goldberger,A.L。;阿马拉尔,L.A.N。;玻璃,L。;Hausdorff,J.M。;Ivanov,P.Ch。;马克·R·G。;Mietus,J.E。;穆迪,G.B。;彭成凯。;Stanley,H.E.,PhysioBank、PhysioToolkit和PhysioNet:复杂生理信号新研究资源的组成部分,《循环》,101,23,e215-e220(2000),https://doi.org/10.1161/01.CIR.101.23.e215,PMID:10851218
[28] 请参见https://www.physicone.org/pn4/eegmmidb网址/用于EEG运动/图像数据集。
[29] Huong,N.T.M。;Linh,H.Q。;Khai,L.Q.,(使用事件相关电位和高级特征对左/右手运动脑电图信号进行分类。使用事件相关电势和高级特征分类左/右手移动脑电图信号,第六届国际单项体育联合会会议记录,第63卷(2018年),Springer:Springer Singapore),209-215
[30] 泽本德,G.F。;Oliveira Filho,F.M。;Leyva Cruz,J.A.,运动/想象人类脑电图信号中的自相关:关于FDFA波动的愿景,《公共科学图书馆·综合》,12,9,文章e0183121 pp.(2017)
[31] Belitski,A。;格雷顿,A。;马格里,C。;村山,Y。;蒙特默罗,M。;北卡罗莱纳州洛戈塞提斯。;Panzeri,S.,初级视皮层低频局部场电位和棘波传递独立的视觉信息,《神经科学杂志》。,28, 5696-5709 (2008)
[32] Rena,X。;Yan,Z。;王,Z。;胡晓霞,基于ICA分解和小波变换的运动单位动作电位提取降噪,神经科学杂志。方法,158313-322(2006)
[33] Castellanos,P.N。;Makarov,V.A.,《恢复EEG脑信号:用小波增强的独立成分分析抑制伪影》,《神经科学杂志》。方法,158300-312(2006)
[34] Daubechies,I.,紧支撑小波的正交基,Comm.Pure Appl。数学。,41, 909-996 (1998) ·Zbl 0644.42026号
[35] 约丹诺娃,J。;科列夫,V。;O.A.Rosso。;舒尔曼,M。;Sakowitz,O.W。;奥兹格伦,M。;Bašar,E.,《事件相关电位的小波熵分析表明模态无关θ优势》,《神经科学杂志》。方法,11799-109(2002)
[36] O.A.Rosso。;布兰科,S。;Rabinowicz,A.,全身强直阵挛性癫痫发作的小波分析,《体征程序》。,83, 1275-1289 (2003) ·Zbl 1144.94312号
[37] O.A.Rosso。;麻省理工学院马汀。;Plastino,A.,《使用基于小波的信息工具的脑电活动》,Physica A,313587-608(2002)·Zbl 1011.92012年
[38] O.A.Rosso。;Mairal,M.L.,《脑电图癫痫记录的时间动力学演变特征》,《物理学A》,312469-504(2002)·Zbl 0997.92029号
[39] Rosso,O.A.,《大脑功能中的熵变化》,《国际心理学杂志》。,64, 75-80 (2007)
[40] Zeldin,B.A。;Spanos,P.D.,《使用小波基的随机场表示和合成》,J.Appl。机械。,63, 946-952 (1996) ·兹伯利0886.65149
[41] 麻省理工学院马汀。;Plastino,A。;Rosso,O.A.,《广义统计复杂性度量:几何和分析特性》,《物理学A》,369439-462(2006)
[42] O.A.Rosso。;Larrondo,H.A。;麻省理工学院马汀。;Plastino,A。;Fuentes,M.A.,《区分噪音与混沌》,Phys。修订稿。,99,第154102条pp.(2007)
[43] 费尔德曼,D.P。;McTague,C.S。;Crutchfield,J.P.,《内在计算的组织:复熵图和自然信息处理的多样性》,《混沌》,第18期,第043106页,(2008)
[44] Montani,F。;Rosso,O.A.,《鸡大脑发育的熵复杂性表征》,熵。,16, 8, 4677-4692 (2014)
[45] Montani,F。;Deleglise,E.B。;Rosso,O.A.,《大型神经元网络的效率表征:因果信息方法》,Physica A,401,58-70(2014)
[46] Montani,F。;O.A.Rosso。;马蒂亚斯,F。;布雷斯勒,S.L。;Mirasso,C.R.,确定神经元电路模型中预期和延迟同步的符号信息方法,Philos。事务处理。R.Soc.伦敦。序列号。数学。物理学。工程科学。,373,第20150110条pp.(2015)·Zbl 1353.92030年
[47] Montani,F。;巴拉瓦莱,R。;蒙坦吉,L。;Rosso,O.A.,《生物神经元突出动力学特征的因果信息量化》,Philos。事务处理。R.Soc.伦敦。序列号。数学。物理学。工程科学。,373,第20150109条pp.(2015)·Zbl 1353.92029号
[48] Tallon-Baudry,C。;Bertrand,O.,《人类的振荡伽马活动及其在物体表征中的作用》,《趋势认知》。科学。,3, 151-162 (1999)
[49] Hagoort,P。;哈尔德·L。;巴斯蒂安森,M。;Petersson,K.M.,《语言理解中的词义和世界知识的整合》,《科学》,304438-441(2004)
[50] 奥利瓦雷斯,F。;Plastino,A。;Rosso,O.A.,《通过局部与全局信息量词对比混沌与噪声》,Phys。莱特。A、 3761577-1583(2012)·Zbl 1260.37022号
[51] O.A.Rosso。;De Micco,L。;Plastino,A。;Larrondo,H.,《信息量词的地图特征化重新审视》,Physica A,389,249-262(2010)
[52] 奥利瓦雷斯,F。;Plastino,A。;Rosso,O.A.,Bandt-Pompe局部熵量词方法中的歧义,Physica A,3912518-2526(2012)
[53] 科瓦尔斯基,A。;麻省理工学院马汀。;Plastino,A。;Rosso,O.A.,经典量子跃迁的Bandt-Pompe方法,《物理学D》,233,21-31(2007)·Zbl 1147.82340号
[54] Bandt,C.,有序时间序列分析,经济。型号。,182, 229-238 (2005)
[55] O.A.Rosso。;Carpi,L.C.公司。;萨科,P.M。;戈梅斯·拉维蒂(Gómez Ravetti,M.)。;Plastino,A。;Larrondo,H.A.,因果关系和熵复杂性平面:稳健性和缺失序数模式,《物理学A》,391,42-55(2012)
[56] O.A.Rosso。;Carpi,L.C.公司。;萨科,P.M。;戈梅斯·拉维蒂(Gómez Ravetti,M.)。;Plastino,A。;Larrondo,H.A.,《禁止/缺失模式的阿米戈范式:详细分析》,《欧洲物理学》。J.B,85,419(2012)
[57] Zunino,L。;Soriano,M.C。;Rosso,O.A.,通过使用多尺度符号方法Phys.从时间序列中区分混沌和随机动力学。E版,86,第046210条pp.(2012)
[58] Zunino,L。;Soriano,M.C。;费舍尔,I。;O.A.Rosso。;Mirasso,C.R.,从时间序列分析揭示延迟动力学的置换信息理论方法,Phys。E版,82,第046212条pp.(2010)
[59] Zanin,M。;O.A.Rosso。;Zunino,L。;Papo,D.,《置换熵及其主要生物医学和经济物理学应用:综述》,《熵》,第14期,第1553-1577页(2012年)·Zbl 1314.94033号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。