通过使用卷积神经网络的跨直流刺激诱导的运动相关EEG反应的差异化变化
概括
跨直流刺激 (tDCS) 在脚敲击任务期间有效调节大脑活动. 电脑电图 (EEG) 数据,特别是在β频段,允许卷积神经网络 (CNN) 准确区分tDCS效应.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 神经调节是一种神经调节.
- 大脑与计算机的接口
背景情况:
- 超直流刺激 (tDCS) 是一种非侵入性神经调节技术.
- tDCS可以改变神经元刺激性并诱导大脑可塑性.
- 对tDCS诱导的运动相关的脑电图 (EEG) 变化及其分类的研究是有限的.
研究的目的:
- 为了研究在tDCS之后的自愿脚触动任务中发生的EEG变化.
- 根据EEG数据评估卷积神经网络 (CNN) 在分类tDCS效应方面的有效性.
- 为了确定特定的EEG频段,这些频段最能表明tDCS的影响.
主要方法:
- 参与者接受了tDCS或假刺激.
- 在一个自愿的脚任务中记录了EEG.
- 基于CNN的分类器被用来区分tDCS和假条件.
主要成果:
- 与其他频段 (δ: 71.4±10.6%, θ: 64.1±13.4%, α: 65.7±10.9%) 相比,CNN使用β频段 (88.7±9.4%) 实现了显著更高的分类准确度.
- 由tDCS引起的EEG变化在脚任务期间在β频段中最为突出.
- β频段被证明是有效的分类tDCS的管理.
结论:
- 在tDCS之后的自愿运动任务中的EEG变化是可检测和分类的.
- β频段是识别tDCS对运动相关大脑活动的影响的关键频率.
- 通过使用EEG,CNN显示出对tDCS疗效的客观评估的前景.
