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雷旭教授团队在《Journal of Neuroscience Methods》发表研究报告全面剖析静息态脑电的重测性

发布时间:2020-12-02 来源:本站原创 作者:本站编辑   浏览次数:

重测信度(Test-Retest Relability)反映了测量指标跨越时间的稳定性和一致性,即应用同一指标,对同一组被试先后多次进行测量,然后计算多次测量结果之间的稳定性。静息态脑电(resting-state Electroencephalogram, rsEEG)是一种应用非常广泛的记录大脑休息状态活动的方法, 是处于休息状态大脑神经电生理活动在头皮表面的总体反映。近日,心理学部雷旭教授领导的团队系统地对静息态脑电图的重测信度及其影响因素进行了研究,相关研究论文在认知神经领域方法学期刊《Journal of Neuroscience Methods》在线发表。

 


图1. 预处理和数据时长对于头表功率谱重测信度的影响

 

该研究收集了57名大学生志愿者三次不同时间下的静息态脑电数据。通过计算脑电功率谱和功能连接的组内相关系数(ICC),研究者发现随着数据时长以及预处理步骤的增加,会明显地提升测量结果的重测性(图1)。这种提升在睁眼和闭眼条件下的表现是不同的,闭眼条件的重测性更高。该研究还调查了进行脑电溯源之后,大脑皮层活动的重测性。发现枕顶叶区域的重测性最高,而前额和边缘区域的重测性较低。更重要地是,研究者系统地比较了静息状态(睁眼/闭眼),功率谱的计算方式(绝对功率/相对功率),信号所处的空间(头表电极/源空间)以及不同功能连接指标的重测性表现(图2)。该研究的结果可为以后的脑电研究及应用提供实验设计和数据分析上的参考,有助于心理学研究‘可再现性’的提升。对基于静息态脑电的大队列追踪研究,具有重要参考价值。

图2.功率谱的计算方式、信号层级、以及功能连接算法对重测性的影响

 

雷旭教授为论文通讯作者,第一作者为硕士研究生段威。本研究得到国家自然科学基金项目(31971028)的资助。

 

论文信息:

l  Duan W(段威), Chen X(陈鑫源), Wang Y-J(王雅婕), Zhao W(赵文瑞), Yuan H(袁宏), Lei X(雷旭) (2020) Reproducibility of power spectrum, functional connectivity and network construction in resting-state EEG. J Neurosci Meth. DOI: 10.1016/j.jneumeth.2020.108985.