音声の神経追跡の測定に対するEEG電極の数と配置の影響

脳波（EEG）からの自然な実行音声の神経追跡の測定は、聴覚神経科学でますます一般的な方法であり、聴覚学に応用があります。この方法には、EEG信号からの音声信号のエンベロープを解読し、被験者に提示されたオーディオストリームのエンベロープとの相関を計算することが含まれます。通常、64以上の電極を備えたEEGシステムが使用されます。ただし、実際のアプリケーションでは、電極が少ないセットアップが必要です。ここでは、最適な電極数と、頭皮に限られた数の電極を配置するのに最適な位置を決定します。ユーティリティメトリックに基づいたチャネル選択戦略を提案します。これにより、再構成エラーに対するチャネル（またはチャネルのグループ）の影響の迅速な定量的評価が可能になります。2つのユースケースを検討します。各被験者の最適な数と位置が個別に決定される被験者固有のケースと、すべての被験者の同じ位置（10-20システム）に電極が配置される被験者に依存しない場合。90人の被験者からの64チャンネルEEGデータを使用してアプローチを評価しました。被験者固有のケースでは、実際のエンベロープと再構築されたエンベロープの相関は、最初に電極の数が減少し、最適な電極で最適であり、すべての電極と比較して最適な電極数を使用して29％高い相関をもたらすことがわかりました。これは、電極を除去する戦略を使用して、高密度EEG記録の相関メトリックを改善できることを意味します。対象に依存しない場合、64から22のチャネルに減少するときに安定したデコード性能を取得しました。チャネルの数がさらに減少すると、相関が減少しました。10％の相関の最大減少のために、32の適切に配置された電極では、被験者の91％で十分でした。

Measurement of neural tracking of natural running speech from the electroencephalogram (EEG) is an increasingly popular method in auditory neuroscience and has applications in audiology. The method involves decoding the envelope of the speech signal from the EEG signal, and calculating the correlation with the envelope of the audio stream that was presented to the subject. Typically EEG systems with 64 or more electrodes are used. However, in practical applications, set-ups with fewer electrodes are required. Here, we determine the optimal number of electrodes, and the best position to place a limited number of electrodes on the scalp. We propose a channel selection strategy based on an utility metric, which allows a quick quantitative assessment of the influence of a channel (or a group of channels) on the reconstruction error. We consider two use cases: a subject-specific case, where the optimal number and position of the electrodes is determined for each subject individually, and a subject-independent case, where the electrodes are placed at the same positions (in the 10-20 system) for all the subjects. We evaluated our approach using 64-channel EEG data from 90 subjects. In the subject-specific case we found that the correlation between actual and reconstructed envelope first increased with decreasing number of electrodes, with an optimum at around 20 electrodes, yielding 29% higher correlations using the optimal number of electrodes compared to all electrodes. This means that our strategy of removing electrodes can be used to improve the correlation metric in high-density EEG recordings. In the subject-independent case, we obtained a stable decoding performance when decreasing from 64 to 22 channels. When the number of channels was further decreased, the correlation decreased. For a maximal decrease in correlation of 10%, 32 well-placed electrodes were sufficient in 91% of the subjects.