Методики анализа вызванных потенциалов мозга при помощи адаптивной пространственной фильтрации

В данной работе описана новая техника пространственной фильтрации для поиска статистически значимых разностных компонентов в вызванных потенциалах мозга, которые не могут быть найдены с помощью традиционного анализа сигнала с отдельного электрода. Метод основан на поиске оптимального фильтра, максимизирующего разницу между компонентами во временном интервале, характерном для наступления компонента (целевом интервале), и минимизирующем разницу вне целевого интервала. Используемая оптимизационная задача сформулирована как задача максимизации отношения Рэлея, предложен подходящий непараметрический перестановочный тест для оценки статистической значимости найденного явления. Эффективность предложенного метода оценивается с использованием симуляций вызванных потенциалов мозга. С помощью ROC-кривых результаты сравниваются с результатами схожего метода, основанного на разложении данных на независимые компоненты. Кроме того, в работе приводятся результаты приложения предложенного метода к ЭЭГ данным, полученным в двух исследованиях: в исследовании памяти и внимания (анализ группы испытуемых) и исследовании слуховой нейропластичности (анализ одного испытуемого).