Новые методы решения обратной задачи МЭГ и оценки функциональной связности
Решение обратной задачи предполагает нахождение распределения активности нейронных популяций по коре головного мозга на основании данных, зарегистрированных неинвазивно с помощью ЭЭГ и МЭГ. Обратная задача не имеет уникального решения с математической точки зрения, поэтому ее решение требует использование различных допущений об искомом решении, а также методов оптимизации.
Еще одним аспектом анализа активности корковых источников является оценка функциональной связности между ними, определяемой через постоянство фазовых задержек в синхронной активности нейрональных популяций (например, через кросс-спектральную функцию). Важным ограничением в рамках этой задачи являются артефакты объемной проводимости, порождающие ложные показатели связности за счет смешивания сигнала.
Как было показано ранее (Hincapie et al., 2015), реконструкция активности корковых источников и оценка их функциональной связности требует различных регуляризационных параметров, что указывает на антагонистичность этих задач. Поэтому стандартные подходы, в которых исходно оценивается активность источников, а затем эта же активность используется для вычисления показателей связности, не является оптимальными.
В рамках исследований Центра биоэлектрических интерфейсов был разработан метод PSIICOS (Ossadtchi et al., 2018) для оценки функциональной связности, в частности, с малыми фазовыми задержками. Этот метод использует построенный на основе прямой модели оператор проекции и с его помощью подавляет компоненту артефактов объемной проводимости на кросс-спектре в пространстве сенсоров. После избавления от артефактов объемной проводимости возможно рассматривать пары узлов в сети как источники и решать задачу оценки функциональной связности уже в пространстве источников в терминах многомерной регрессии
Рис. 1. Влияние PSIICOS-проекции на характеристики топографий прямой модели. Ossadtchi, A., Altukhov, D., & Jerbi, K. (2018). Phase shift invariant imaging of coherent sources (PSIICOS) from MEG data. NeuroImage , 183 , 950-971.
Реципрокную форму описываемого оператора проекции (ReciPSIICOS) (Kuznetsova et al., 2021) возможно использовать для оптимизации решения обратной задачи с помощью бимформеров (формирователей луча). Фокальность решений, получаемых с помощью бимформеров, обеспечивается минимизацией выходной мощности фильтра с учетом поддержания максимальной магнитуды в направлении оцениваемого источника. Ограничением такого подхода является допущение о независимости активности кортикальных источников, что может порождать взаимоуничтожение сигнала в том случае, если в основе данных лежат источники с коррелирующей активностью. Вклад таких источников и подавляет проекция ReciPSIICOS, обеспечивая робастность решений, полученных с помощью бимформеров.
Рис. 2. Демонстрация реконструкции активности смоделированных источников разными методами
Kuznetsova, A., Nurislamova, Y., & Ossadtchi, A. (2021). Modified covariance beamformer for solving MEG inverse problem in the environment with correlated sources. Neuroimage, 228, 117677.
Опубликованные статьи по проекту:
1. Ossadtchi, A., Altukhov, D., & Jerbi, K. (2018). Phase shift invariant imaging of coherent sources (PSIICOS) from MEG data. NeuroImage , 183 , 950-971.
2. Kuznetsova, A., Nurislamova, Y., & Ossadtchi, A. (2021). Modified covariance beamformer for solving MEG inverse problem in the environment with correlated sources. Neuroimage, 228, 117677.
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.