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OpenReview · EEG· Giuseppe Varone; Zain U. Hussain; Zakariya Sheikh; Adam Howard; Wadii Boulila; Mufti Mahmud; Newton Howard; Francesco Carlo Morabito; Amir Hussain·· 2021-01-01精选AI 评分74

TMS-EEG 同步记录中的实时伪迹抑制:技术与流程的全面综述

Real-Time Artifacts Reduction during TMS-EEG Co-Registration: A Comprehensive Review on Technologies and Procedures

AI 导读

基于摘要分析。本综述关注 TMS-EEG 同步记录中刺激诱发伪迹对 TMS 诱发 EEG 电位(TEPs)的污染,综合梳理伪迹来源、EEG 采集技术及在线减伪迹流程,并提出面向 TMS-EEG 实验室的同步工具箱。其主要研究对象是刺激条件下的神经电生理记录质量,而非 BCI 解码算法。 TMS 可激发皮层神经元,EEG 则用于同步记录相关活动;但记录到的 TEPs 不仅包含神经响应,也可能混有生理性及外部因素引起的伪迹。作者回顾过去 40 年的相关研究,讨论伪迹的来源与波形、EEG 技术及前端特性,并梳理被试准备流程和在线减伪迹操作。摘要指出,过去二十年 EEG 放大器、TMS 兼容技术、定制硬件及开源软件的发展推动了伪迹抑制,但技术问题和方法学约束仍使早期 TEPs 成分难以直接可靠记录。 阅读价值主要在于把采集设备、同步控制与实验操作共同纳入伪迹管理,而不是将问题仅归结为采集后的信号处理。作者提出的同步工具箱在摘要中未给出实现、接口、可用性或验证结果;具体伪迹分类、实时处理条件、残余伪迹评估及早期 TEPs 保真度也尚未验证。摘要未提供定量效果、被试信息或对照协议,因此不能据此判断某一流程优于其他方案,也不能推断其已验证 BCI 场景中的有效性。综述检索策略、纳入标准及各方法的证据强度需进一步核对全文。

阅读价值

该综述将 TMS-EEG 伪迹来源、采集硬件与在线减伪迹流程放在同一框架中讨论,值得用于梳理早期 TEPs 记录的技术约束,但具体工具与减伪迹效果尚需全文核对。

来源:OpenReview · EEG · openreview.net