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EEG/ERP研究中使用头皮表面拉普拉斯算法的问题和考虑

尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响,电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的,往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁,以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷,以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理,并举例说明了常见参考模式(鼻子、连接乳突、平均)和用于频繁测量的EEG频谱(theta, alpha)以及标准ERP成分(如N1或P3)的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限,这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为,这些局限不仅是没有根据的,而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。

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