Detecting slow narrowband modulation in EEG signals
Detecting slow narrowband modulation in EEG signals
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检测脑电图信号中的慢速窄带调制
DOI：
10.1016/j.jneumeth.2022.109660
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发表时间：
2022
影响因子：
3
通讯作者：
Ching, ShiNung
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Loe, Maren E.;Morrissey, Michael J.;Tomko, Stuart R.;Guerriero, Réjean M.;Ching, ShiNung
背景：我们观察到后天性脑损伤患儿脑电图（EEG）中有一种异常的调节现象。调制比快速的脑电图背景活动慢几个数量级，需要新的分析程序来系统地检测和量化这种现象。我们提出了一种分析脑电图慢速窄带调制的时空关系的方法。从脑电信号的生理频段提取包络信号。然后，我们构建了跨滑动窗口包络信号频谱内容的稀疏表示。对于后者，我们使用增广LASSO回归将空间和时间过滤纳入解决方案。该方法可以应用于可变长度的窗口，取决于所需的频率分辨率。结果包络功率谱的稀疏估计能够在毫赫频率范围内检测窄带调制。随后，我们能够评估频道间频率和空间关系的非平稳性。该方法可以与无监督异常检测相结合，以识别具有显著调制的窗口。我们通过将我们的方法应用于一组对照脑电图来验证这些发现。与现有方法相比，据我们所知，以前没有提出过在如此不同的时间尺度上量化二阶调制的方法。我们提供了一个通用的脑电图分析框架，能够检测0.1 Hz以下的信号内容，这对于可能包含多个小时连续数据的临床记录尤其重要。
BackgroundWe observed an unusual modulatory phenomenon in the electroencephalogram (EEG) of pediatric patients with acquired brain injury. The modulation is orders of magnitude slower than the fast EEG background activity, necessitating new analysis procedures to systematically detect and quantify the phenomenon.New methodWe propose a method for analyzing spatial and temporal relationships associated with slow, narrowband modulation of EEG. We extract envelope signals from physiological frequency bands of EEG. Then, we construct a sparse representation of the spectral content of the envelope signal across sliding windows. For the latter, we use an augmented LASSO regression to incorporate spatial and temporal filtering into the solution. The method can be applied to windows of variable length, depending on the desired frequency resolution.ResultsThe sparse estimates of the envelope power spectra enable the detection of narrowband modulation in the millihertz frequency range. Subsequently, we are able to assess non-stationarity in the frequency and spatial relationships across channels. The method can be paired with unsupervised anomaly detection to identify windows with significant modulation. We validated such findings by applying our method to a control set of EEGs.Comparison with existing methodsTo our knowledge, no methods have been previously proposed to quantify second order modulation at such disparate time-scales.ConclusionsWe provide a general EEG analysis framework capable of detecting signal content below 0.1 Hz, which is especially germane to clinical recordings that may contain multiple hours worth of continuous data.
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