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BrainBeats 工具箱是一个开源的 EEGLAB 插件,旨在联合分析 EEG 和心血管 (ECG/PPG) 信号。它包括心跳诱发电位 (HEP) 评估、基于特征的分析以及从 EEG 信号中提取心脏伪影。该协议将有助于通过两个镜头(HEP 和特征)研究脑心相互作用,从而提高可重复性和可及性。
大脑和心血管系统之间的相互作用因其在促进我们对人类生理学的理解和改善健康状况方面的潜力而受到越来越多的关注。然而,由于缺乏指南、标准化信号处理和统计工具、图形用户界面 (GUI) 以及用于处理大型数据集或提高可重复性的自动化,因此对这些信号进行多模态分析具有挑战性。标准化的 EEG 和心率变异性 (HRV) 特征提取方法还存在进一步的空白,破坏了临床诊断或机器学习 (ML) 模型的稳健性。为了应对这些限制,我们引入了 BrainBeats 工具箱。BrainBeats 作为开源 EEGLAB 插件实现,集成了三个主要协议:1) 心跳诱发电位 (HEP) 和振荡 (HEO),用于以毫秒级精度评估时间锁定的脑心相互作用;2) EEG 和 HRV 特征提取,用于检查各种大脑和心脏指标之间的关联/差异或构建强大的基于特征的 ML 模型;3) 在进行 EEG 分析时,从 EEG 信号中自动提取心脏伪影,以去除任何潜在的心血管污染。我们提供了一个分步教程,将这三种方法应用于包含同步 64 通道 EEG、ECG 和 PPG 信号的开源数据集。用户可以使用图形用户界面 (GUI) 或命令行轻松微调参数,以定制他们独特的研究需求。BrainBeats 应该使脑心相互作用研究更容易获得和可重复性。
长期以来,还原论方法一直主导着人类生理学和认知学的科学研究。这种方法涉及将复杂的身体和心理过程分解成更小、更易于管理的组件,使研究人员能够孤立地关注单个系统。这种策略的出现是由于研究人类身心错综复杂和相互关联的本质所面临的挑战1。还原论有助于孤立地理解各个子系统,例如阐明离子通道和动作电位在神经2 或心脏3 通信中的作用。然而,我们对这些孤立的系统如何在更大的空间和时间尺度上相互作用的理解仍然存在重大差距。多模态(综合或生态)框架认为人体是一个复杂的多维系统,其中思想不被视为大脑的产物,而是生物的一种活动,一种将大脑整合到人体日常功能中的活动4。多模态和还原论方法并不排他性,就像我们不能在没有整个大脑的情况下研究一个神经元,或者在不了解单个神经元特性的情况下就无法研究整个大脑一样。它们共同为对人类健康、病理学、认知、心理学和意识的更全面、协同的理解铺平了道路。该方法旨在通过提供脑电图 (EEG) 和心血管信号的联合分析,即心电图 (ECG) 和光电容积脉搏波 (PPG),来简化大脑和心脏之间相互作用的多模态研究。该工具箱在 MATLAB 中作为 EEGLAB 插件实现,解决了现有的方法限制,并成为开源的,以促进科学领域的可访问性和可重复性。它将最新的准则和建议实施到其设计和默认参数中,以鼓励用户遵循已知的最佳实践。对于感兴趣的研究人员和临床医....
获得每个参与者的知情同意,乌拉尔联邦大学伦理委员会批准了实验方案。
1. BrainBeats 要求
首先,使用 BrainBeats 插件对 EEG 和 ECG 数据进行预处理,识别和去除伪影,并分析心跳诱发电位 (HEP) 和振荡 (HEO)。BrainBeats 成功地从 ECG 信号和一些 RR 伪影中检测到 RR 间期(图 2)。BrainBeats 还在命令窗口中报告说,11/305 (3.61%) 的检测信号被标记为伪影并进行内插。RR 间隔的平均信号质量指数 (SQI) (插值前) 的值为 1,这是最高值。低信号质量对应于 20% 或更多的.......
协议中的关键步骤
关键步骤在步骤 1.1-1.4 中描述。警告和错误消息在工具箱中的不同位置实现,以帮助用户了解他们可能遇到问题的原因(例如,EEG 数据中未加载电极位置、文件长度太短而无法计算超低频 HRV 的可靠测量、信号质量太低而无法进行任何可靠的分析等)。每个功能都为高级用户记录了数据,并且可以轻松微调参数(推荐参数和典型范围记录在本手稿和代码中)。用?.......
作者没有什么可披露的。
认知科学研究所支持这项研究。我们感谢原始开源算法的开发人员,这些算法适用于开发 BrainBeats 的一些算法。
....Name | Company | Catalog Number | Comments |
EEGLAB | Swartz Center for Computational Neuroscience (SCCN) | Free/Open-source | |
MATLAB | The Mathworks, Inc. | Requires a license | |
Windows PC | Lenovo, Inc. |
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