적응형 다변량 추정기를 통한 시간 가변 피질 연결성 패턴 추적

지시 전이 함수(DTF)와 부분 지시 일관성(PDC)은 그랜저 인과성 개념을 기준으로 피질 영역 간의 상호작용을 설명할 수 있는 주파수 도메인 추정기입니다. 그러나 이 방법들의 고전적 추정은 시계열의 다변량 자기 회귀 모델링(MVAR)에 기반하고 있으며, 이는 신호의 정상성을 요구합니다. 이로 인해 정보 전송의 일시적인 경로가 숨겨지게 됩니다. 이 연구의 목적은 DTF/PDC와 적응형 MVAR 모델링(AMVAR)을 기반으로 인간 뇌의 피질 영역 간의 빠르게 변화하는 연결 관계를 추정하기 위한 시간 가변 다변량 방법을 테스트하고, 이를 실제 고해상도 EEG 데이터에 적용하는 것입니다. 이 접근 방식은 작업 수행 중 피질 영역 간의 빠르게 변화하는 영향을 관찰할 수 있게 해줍니다. 시뮬레이션 결과는 시간 가변 DTF와 PDC가 신호 대 잡음 비(SNR)와 시도 수의 합리적인 작동 조건 하에서 강제된 연결 패턴을 정확하게 추정할 수 있음을 나타냈습니다. SNR이 5이고 시도 수가 최소 20일 때 추정의 정확성이 좋습니다. 시뮬레이션 연구로 방법을 테스트한 후, 우리는 합동 발-입술 움직임 동안 건강한 피험자 집단에서 기록된 고해상도 EEG 데이터에서 얻은 피질 추정에 대한 응용을 제시하며, DTF와 PDC의 적용 결과로 나타난 시간 가변 연결 패턴을 보여줍니다. 제안된 방법으로 두 가지 다른 피질 네트워크가 감지되었으며, 하나는 작업 전반에 걸쳐 일정하고 다른 하나는 공동 움직임 준비 중에 진화했습니다.