High gamma mapping using EEG.
High gamma mapping using EEG.
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DOI：
10.1016/j.neuroimage.2009.08.041
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发表时间：
2010-01-01
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Sorensen, L. B.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Darvas, F.;Scherer, R.;Ojemann, J. G.;Rao, R. P.;Miller, K. J.;Sorensen, L. B.
运动活动期间的高伽马（HG）功率变化，特别是在70 Hz以上的频率下，在功能性皮层映射中起重要作用，并作为BCI（脑计算机接口）应用的控制信号。大多数HG活动的研究都使用ECoG（皮层电图），它提供了高质量的空间定位信号，但这是一种侵入性的方法。最近的研究表明，非侵入性模态，如EEG和MEG也可以检测任务相关的HG功率变化。我们在这里表明，27通道EEG（脑电图）蒙太奇提供高质量的空间定位信号非侵入性的HG频率范围从83到101 Hz。我们使用了一个通用的头部模型，加权最小范数最小二乘（MNLS）逆方法，和一个自定步调的手指运动范例。逆方法的使用使我们能够将EEG映射到通用的皮层模型上。我们发现HG活动在任务期间是很好地定位在对侧运动区。我们发现HG功率增加之前，手指运动，平均laving的462毫秒和82毫秒前肌电图（肌电图）发病。我们还发现了显着的相位锁定对侧和同侧的电机领域在一个类似的HG频率范围内，在这里同步发作之前的EMG由400毫秒。我们还比较了我们的结果，从一个类似的范例ECoG数据，发现EEG映射和ECoG在良好的协议。我们的研究结果表明，映射EEG提供了两个重要参数的信息，功能映射和BCI通常只发现在HG的ECoG信号：空间局部功率增加和双半球锁相。
High gamma (HG) power changes during motor activity, especially at frequencies above 70 Hz, play an important role in functional cortical mapping and as control signals for BCI (brain computer interface) applications. Most studies of HG activity have used ECoG (electrocorticography) which provides high-quality spatially localized signals, but is an invasive method. Recent studies have shown that non-invasive modalities such as EEG and MEG can also detect task related HG power changes. We show here that a 27 channel EEG (electroencephalography) montage provides high-quality spatially localized signals non-invasively for HG frequencies ranging from 83 to 101 Hz. We used a generic head model, a weighted minimum norm least squares (MNLS) inverse method, and a self-paced finger movement paradigm. The use of an inverse method enables us to map the EEG onto a generic cortex model. We find the HG activity during the task to be well localized in the contralateral motor area. We find HG power increases prior to finger movement, with average latencies of 462 ms and 82 ms before EMG (electromyogram) onset. We also find significant phase-locking between contra- and ipsilateral motor areas over a similar HG frequency range; here the synchronization onset precedes the EMG by 400 ms. We also compare our results to ECoG data from a similar paradigm and find EEG mapping and ECoG in good agreement. Our findings demonstrate that mapped EEG provides information on two important parameters for functional mapping and BCI which are usually only found in HG of ECoG signals: spatially localized power increases and bihemispheric phase-locking.
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