NeuXus是开源工具,用于实时减少同时进行EEG-fMRI的工件

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 同时的脑电图 (EEG) 和功能磁共振成像 (fMRI) 提供了对大脑活动的互补见解.
• 实时文物减少对于神经反等应用程序至关重要,但现有的方法通常是缓慢的,硬件特定的或专有的.
• 梯度和脉冲器件在fMRI采集过程中显著污染了EEG信号.

研究的目的:

• 开发和验证一个快速的,开源的,独立于硬件的工具,用于实时的EEG人工物减少同时进行EEG-fMRI.
• 通过提高实时EEG数据的质量,实现先进的神经反应用.
• 提供公开可用的解决方案,克服当前人工物减少技术的局限性.

主要方法:

• 在NeuXus Python工具箱中,整合工件平均减去与长期短期内存网络用于R峰值检测.
• 在同时进行EEG-fMRI记录时获得的EEG信号的实时处理.
• 与使用多个数据集的既定离线和实时文物减少工具进行基准测试.

主要成果:

• 与现有工具相比,NeuXus表现出与现有工具相比可比或优越的工件功率降低和背景信号保存.
• 该工具的执行时间低于250毫秒,证实了其实时能力.
• 在静止状态,α频段反应性和运动图像任务中的验证证实了性能.

结论:

• NeuXus是第一个完全开源和硬件独立的解决方案,用于实时EEG人工物减少同时EEG-fMRI.
• 该工具通过提供高质量,无工件的EEG数据,促进了先进的神经反和其他实时应用.
• NeuXus的开源性质促进了多式联络神经成像领域的可访问性和进一步发展.