Network controllability analysis of awake and asleep conditions in the brain

摘要睡眠和清醒之间的差异对人类的健康至关重要, 清醒和睡眠之间的转换紊乱伴随脑部疾病, 因此需要深入研究其具体特征. 本研究引入网络可控性揭示大脑脑电活动中频率成分的功能特异性. 具体来说, 我们采用一个公开的颅内立体 脑电图数据集. 首先, 记录受试者清醒和睡眠条件下的脑电信号, 经过降噪、 伪迹去除等预处理方法, 通过带通滤波提取亚慢波 (0.1~1 Hz)、 δ (1~4 Hz)、 θ (4~8 Hz)、 α (8~13 Hz)、 β (13~30 Hz) 和 γ (30~45 Hz) 波段振荡. 其次, 利用锁相值 (PLV ) 和不重叠滑动时间窗从时间窗脑电神经振荡中提取动态功能连通性. 最后, 在这些时变大脑网络上计算平均和模态网络的可控性. 初步结果显示, 清醒和睡眠状态下, 不同频段脑电活动在额顶网络 (FPN)、 显著网络 (SN) 和默认模式网 络 (DMN) 存在显著差异, 即不同频率成分的脑电信号以不同网络控制策略参与大脑清醒和睡眠. 网络可控性揭示了清醒和睡眠条件下的潜在大脑动力学, 网络可控性和动态功能网络的结合为表征大脑清醒和睡眠阶段的区别提供了新的 度量方法.
Source: Journal of Zhejiang University. Science. B. - Category: Universities & Medical Training Source Type: research