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Topological signal processing and inference of event-related potential response
Journal of Neuroscience Methods ( IF 3 ) Pub Date : 2021-08-21 , DOI: 10.1016/j.jneumeth.2021.109324
Yuan Wang 1 , Roozbeh Behroozmand 2 , Lorelei Phillip Johnson 2 , Leonardo Bonilha 3 , Julius Fridriksson 2
Affiliation  

Background: Topological signal processing is a novel approach for decoding multiscale features of signals recorded through electroencephalography (EEG) based on topological data analysis (TDA).

New method: We establish stability properties of the TDA descriptor persistence landscape (PL) in event-related potential (ERP) across multi-trial EEG signals, state algorithms for computing PL, and propose an exact inference framework on persistence and PLs.

Results: We apply the topological signal processing and inference framework to compare ERPs between individuals with post-stroke aphasia and healthy controls under a speech altered auditory feedback (AAF) paradigm. Results show significant PL difference in the ERP response of aphasic individuals and healthy controls over the parietal-occipital and occipital regions with respect to speech onset, and no significant PL difference in any regions with respect to the two pitch-shift stimuli.

Comparison with existing methods: In comparison, spatial patterns of difference between aphasic individuals and healthy controls by persistence, local variance, and spectral powers are much more diffuse than the PL patterns. In simulation results, the exact test on persistence and PLs has more robust performance than the baseline tests on local variance and spectral powers.

Conclusions: Persistence features provide a more robust EEG marker than local variance, and spectral powers. It could be a potentially powerful tool for comparing electrophysiological correlates in neurological disorders.



中文翻译:

Topological signal processing and inference of event-related potential response,事件相关电位响应的拓扑信号处理和推断

背景:拓扑信号处理是一种基于拓扑数据分析 (TDA) 对通过脑电图 (EEG) 记录的信号进行多尺度特征解码的新方法。

新方法:我们在多试验脑电图信号的事件相关电位 (ERP) 中建立 TDA 描述符持久性景观 (PL) 的稳定性属性,用于计算 PL 的状态算法,并提出一个关于持久性和 PL 的精确推理框架。

结果:我们应用拓扑信号处理和推理框架在言语改变听觉反馈 (AAF) 范式下比较卒中后失语症患者和健康对照者之间的 ERP。结果显示失语症个体的 ERP 反应和健康对照的顶枕和枕骨区域在言语开始方面存在显着的 PL​​ 差异,并且在任何区域中对于两种音调移位刺激都没有显着的 PL​​ 差异。

与现有方法的比较:相比之下,失语症个体和健康对照之间通过持久性、局部方差和光谱功率的差异空间模式比 PL 模式更加分散。在模拟结果中,对持久性和 PL 的精确测试比对局部方差和谱功率的基线测试具有更稳健的性能。

结论:持久性特征提供了比局部方差和频谱功率更强大的 EEG 标记。它可能是一个潜在的强大工具,用于比较神经系统疾病的电生理相关性。

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背景:拓扑信号处理是一种基于拓扑数据分析 (TDA) 对通过脑电图 (EEG) 记录的信号进行多尺度特征解码的新方法。

新方法:我们在多试验脑电图信号的事件相关电位 (ERP) 中建立 TDA 描述符持久性景观 (PL) 的稳定性属性,用于计算 PL 的状态算法,并提出一个关于持久性和 PL 的精确推理框架。

结果:我们应用拓扑信号处理和推理框架在言语改变听觉反馈 (AAF) 范式下比较卒中后失语症患者和健康对照者之间的 ERP。结果显示失语症个体的 ERP 反应和健康对照的顶枕和枕骨区域在言语开始方面存在显着的 PL​​ 差异,并且在任何区域中对于两种音调移位刺激都没有显着的 PL​​ 差异。

与现有方法的比较:相比之下,失语症个体和健康对照之间通过持久性、局部方差和光谱功率的差异空间模式比 PL 模式更加分散。在模拟结果中,对持久性和 PL 的精确测试比对局部方差和谱功率的基线测试具有更稳健的性能。

结论:持久性特征提供了比局部方差和频谱功率更强大的 EEG 标记。它可能是一个潜在的强大工具,用于比较神经系统疾病的电生理相关性。

更新日期:2021-09-13
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