Параметрический статистический тест для детекции мгновенной функциональной связности на основе данных МЭГ

Неинвазивная оценка функциональной связности ограничивается артефактами объёмной проводимости. Стандартные методы решения этой проблемы базируются на исключении действительной части кросс-спектра. Вместе с мгновенными артефактами объёмной проводимости эти методы исключают реальные взаимодействия с нулевой задержкой. Поскольку взаимодействия с нулевой или околонулевой задержкой присущи мозговой активности и могут обуславливаться двунаправленной коммуникацией, динамическим реле или общим входным сигналом, возникает необходимость в использовании алгоритмов, которые сохраняют данный тип взаимодействий. Один из предложенных ранее алгоритмов (PSIICOS) использует проекцию, подавляющую компонент артефактов в векторизованном кросс-спектре в пространстве сенсоров. Очищенный кросс-спектр проецируется в пространство источников с помощью методов решения обратной задачи. Полученные в результате применения этих операций кросс-спектральные коэффициенты, однако, не могут быть нормированы, поскольку проекция искажает мощностную компоненту. Таким образом, кросс-спектральные коэффициенты напрямую зависят от мощностей источников, что создаёт риск для переоценки функциональной связности при наличии источников со слишком выраженной мощностью. Для решения этой проблемы был предложен новый статистический подход. В рамках данного исследования были осуществлены разработка и сопоставление нескольких версий теста. Наиболее оптимальной оказалась та версия, которая базировалась на использовании распределения Уишарта, в основе которого лежала ковариационная матрица с сохранёнными мощностями каждого из источников в анализируемой паре и с ковариациями, равными нулю. Использование разработанного метода на реалистичных симуляциях было охарактеризовано высокими показателями специфичности и чувствительности. Дополнительный блок симуляций показал, что разработанный тест успешно исключает ложные пары, образованные источниками с высокой мощностью. Применение указанного метода к реальным данным МЭГ, собранным в ходе задачи на ментальную ротацию, позволило различить функционально релевантные сети источников и те сети, активация которых могла быть не связана с задачей. Таким образом, разработанный статистический тест совместно с PSIICOS-проекцией может успешно использоваться для оценки функциональной связности корковых источников с низкой фазовой задержкой.