A closed-loop stimulation approach with real-time estimation of the instantaneous phase of neural oscillations by a Kalman filter
A closed-loop stimulation approach with real-time estimation of the instantaneous phase of neural oscillations by a Kalman filter
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通过卡尔曼滤波器实时估计神经振荡瞬时相位的闭环刺激方法
DOI：
10.1101/2021.04.25.441309
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kitajo Keiichi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Onojima Takayuki;Kitajo Keiichi
提出了一种新的方法来估计瞬时振荡相位，以实现一个实时系统的闭环感觉刺激的脑电图（EEG）实验。该方法使用基于卡尔曼滤波器的预测来估计当前和未来的EEG信号。我们测试了我们的方法在实时情况下的性能。我们证明，我们的方法的性能表现出更高的准确性，在预测的EEG相位比传统的自回归模型为基础的方法。卡尔曼滤波器使我们能够很容易地估计的瞬时相位的EEG振荡的自动估计的自回归模型的基础上实现的实时信号处理机。所提出的方法具有潜在的多功能应用，针对调制的EEG相位动力学和可塑性的大脑网络的感知或认知功能。
We propose a novel method to estimate the instantaneous oscillatory phase to implement a real-time system for closed-loop sensory stimulation in electroencephalography (EEG) experiments. The method uses Kalman filter-based prediction to estimate current and future EEG signals. We tested the performance of our method in a real-time situation. We demonstrate that the performance of our method shows higher accuracy in predicting the EEG phase than the conventional autoregressive model-based method. A Kalman filter allows us to easily estimate the instantaneous phase of EEG oscillations based on the automatically estimated autoregressive model implemented in a real-time signal processing machine. The proposed method has a potential for versatile applications targeting the modulation of EEG phase dynamics and the plasticity of brain networks in relation to perceptual or cognitive functions.
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