頭皮脳波シグナルからの認知行動分類

脳波（EEG）は、神経学での伝統的な使用以外ではますます価値が高まっています。EEGは現在、神経精神診断、外傷性脳損傷の神経学的評価、神経療法、ゲーム、ニューロフィードバック、マインドフルネス、認知増強トレーニングに使用されています。EEG電極の数を増やす傾向、新しい分析方法の開発、および大規模なデータセットの可用性により、継続的な認知努力に関する最も多くの情報を伝える「関心のあるシグナル」を見つけるためのデータ分析チャレンジが生まれました。したがって、EEG-Power分析、位相ロック、および位相振幅カップリングに適用される3つの一般的な神経同期測定値を比較して、どの分析測定が記録されたEEGシグナル間の最良の分離を提供しますが、健康な被験者は8つの認知を実行しました。Tasks-Hopkins口頭学習テストとその遅延バージョン、Stroopテスト、シンボル桁モダリティテスト、制御された口頭ワード関連テスト、トレイルマーキングテスト、桁スパンテスト、ベントン視覚保持テスト。3つの分析方法のうち、位相振幅カップリング、特に前頭および頭頂脳波電極から得られた高標準ガンマ（70-90 Hz）は、認知タスク中のEEG間の最大の分離の両方を提供することがわかります。また、タスクのペア間で最も高い分類精度。また、位相ロック分析は、長期メモリの利用に基づいて、タスクの最も明確なクラスタリングを提供することがわかります。最後に、驚異的な振動結合は、激しい顎を締める筋肉のアーティファクトによる汚染に最も敏感ではないことを示します。

Electroencephalography (EEG) has become increasingly valuable outside of its traditional use in neurology. EEG is now used for neuropsychiatric diagnosis, neurological evaluation of traumatic brain injury, neurotherapy, gaming, neurofeedback, mindfulness, and cognitive enhancement training. The trend to increase the number of EEG electrodes, the development of novel analytical methods, and the availability of large data sets has created a data analysis challenge to find the "signal of interest" that conveys the most information about ongoing cognitive effort. Accordingly, we compare three common types of neural synchrony measures that are applied to EEG-power analysis, phase locking, and phase-amplitude coupling to assess which analytical measure provides the best separation between EEG signals that were recorded, while healthy subjects performed eight cognitive tasks-Hopkins Verbal Learning Test and its delayed version, Stroop Test, Symbol Digit Modality Test, Controlled Oral Word Association Test, Trail Marking Test, Digit Span Test, and Benton Visual Retention Test. We find that of the three analytical methods, phase-amplitude coupling, specifically theta (4-7 Hz)-high gamma (70-90 Hz) obtained from frontal and parietal EEG electrodes provides both the largest separation between the EEG during cognitive tasks and also the highest classification accuracy between pairs of tasks. We also find that phase-locking analysis provides the most distinct clustering of tasks based on their utilization of long-term memory. Finally, we show that phase-amplitude coupling is the least sensitive to contamination by intense jaw-clenching muscle artifact.