ERD/ERSおよびコヒーレンス分析による認知作業負荷中の異なる脳活性化再編成の研究

2024-06-27 Thu
不同大脑激活重排在认知负荷期间的研究：ERD/ERS与相干性分析学术背景人類の脳は、想像、運動、または認知タスクを実行する際に、その機能活動パターンおよび活性化領域が異なる。このようなパターンの変化はまた、脳の電気活動の変化にも反映される。脳波計（EEG）を使うことで、これらの変化を頭皮上から測定できる。認知タスクは、EEG信号パターンの相対的な変化、即ちイベント関連脱同期化/同期化（ERD/ERS）を引き起こす。本研究は、心算タスクを実行する際の人間の脳の活性化パターンを調査することを目的としており、特にEEG信号の周波数帯域のパワースペクトル密度（PSD）およびコヒーレンス分析を通じてこれらのパターンを明らかにすることを目指している。
研究來源本論文は、Md. Rayahan Sarker Bipul、Md. Asadur Rahman、Md. Foisal Hossainによって執筆され、それぞれがKhulna University of Engineering and Technology（KUET）およびMilitary Institute of Science and Technology（MIST）に所属している。本研究は2022年9月21日に受理され、2023年7月11日に修正され、2023年11月4日に受け入れられ、Springer Natureが発行する《Cognitive Neurodynamics》に掲載された。
研究流程データ収集と実験設計本研究では、PhysioBankデータベースから収集された心算タスクに関連するEEGデータ（https://archive.physionet.org/physiobank/database/eegmat/）を使用した。被験者は全員右利きの健康な個体で、年齢は18歳から26歳の間であった。実験では23チャネルシステムを使い、サンプリングレートは500Hzで、国際10-20システムを使用して電極が配置された。
実験デザインは3つの段階に分かれており、適応期、静止期、心算期がある。被験者はまず静止期に3分間静坐し、その後4分間の心算タスクを実行し、心算タスクの最初の3分間のデータを記録した。
データ処理と分析方法データの前処理はMatlabプログラミング言語を使用して行われた。心算タスクは4桁の数字から2桁の数字を引く一連の減法操作を含んでいる。EEG信号に含まれる一般的なアーティファクト（筋肉ノイズなど）は適切な処理ステップで除去された。実験中、被験者は体を動かさずに想像力を使ってタスクを完了するように求められた。
データ分析にはERD/ERSとコヒーレンスの計算が含まれる。ERD/ERS分析はWelch法を用いたパワースペクトル密度（PSD）の計算を通じて行われ、コヒーレンス分析も行いERD/ERSの結果を検証した。
主要結果ERD/ERS分析研究結果は、心算タスク中に脳波信号のthetaおよびbeta周波数帯域のパワーに顕著な変化が見られたことを示している。特に、左半球で脳波帯域のパワーの変化が集中していた。タスクの複雑性が増すにつれて、ERD/ERSの相対量および持続時間も増加した。ERD/ERS分析はさらに、認知タスク中に脳の異なる領域での同期および脱同期の変化を示した。
コヒーレンス分析コヒーレンス分析はERD/ERS分析の結果を検証し、認知タスク中に異なる脳領域の電気活動が特定の周波数範囲で同期していることを示した。左半球では心算タスク実行時にERS量が増加し、右半球では前刺激段階でも相対的なERD/ERSの非対称分布が見られた。
結論与価値本研究はERD/ERSとコヒーレンス分析を通じて、認知タスク中の脳の活性化パターンおよびその領域分布を明らかにした。これらの結果は、複雑な認知タスク中の脳の機能再編成プロセスの理解に貢献するだけでなく、将来の研究、特に認知神経科学、数学的スキルの発展、脳機械インターフェース分野への応用に対しても基盤を提供する。
研究亮点ERD/ERS与相干性联合分析：本研究は、ERD/ERSとコヒーレンス分析方法を組み合わせて心算タスク中の脳波活動を研究する初めての試みである。
大脑功能重排の区域分布：本研究は、認知タスク中の脳の異なる領域の同期および脱同期の変化を詳細に説明し、より精密な脳機能地図を提供した。
データの広泛応用前景：研究結果は、将来の認知神経科学、教育、脳機械インターフェースの開発などの分野での応用に対する重要な参考資料を提供する。
结论ERD/ERSとコヒーレンス分析を通じて、本研究は複雑な認知タスク（例えば心算）を実行する際の脳の機能活性化パターンおよびその領域分布を詳細に明らかにした。結果は、ERD/ERSとコヒーレンスの結合分析が認知タスク中の脳機能状態に関する信頼できる情報を提供する有効な方法であることを示している。これらの発見は、脳の機能再編成メカニズムの理解を深めるだけでなく、将来の認知神経科学や脳機械インターフェース分野での応用研究を促進する助けとなる。