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第一篇 概论3

第1章EEG和fMRI的生理基础3

1.1大脑解剖结构3

1.2 EEG的产生机制5

1.2.1锥体细胞与脑电5

1.2.2脑电节律6

1.3 fMRI成像原理6

1.4同步采集的神经生理基础7

1.4.1突触输入、神经元输出与BOLD信号7

1.4.2 BOLD负向响应相关的神经活动9

1.4.3 fMRI自发振荡相关的神经活动9

参考文献10

第2章 同步EEG-fMRI的发展历史12

2.1同步EEG-fMRI产生的背景12

2.1.1脑电12

2.1.2事件相关电位13

2.1.3功能磁共振14

2.1.4同步采集的发展15

2.2同步EEG-fMRI的应用18

2.2.1癫痫18

2.2.2脑静息态19

2.2.3睡眠19

2.2.4认知功能20

2.3同步EEG-fMRI的前景20

参考文献22

第3章 同步记录及其技术原理24

3.1设备和装置24

3.1.1整体结构24

3.1.2安全性24

3.1.3材料25

3.1.4磁谐放大器26

3.1.5同步盒26

3.2磁谐电极帽26

3.2.1电极导线连接方法26

3.2.2国际10-20系统27

3.2.3导联与参考电极28

3.2.4安全注意事项28

3.3数据质量29

3.3.1影像伪迹29

3.3.2 EEG伪迹去除29

3.4同步扫描的基本要求32

3.4.1 EEG系统技术指标32

3.4.2 fMRI系统技术指标32

参考文献33

第4章 实验设计与基本分析方法35

4.1自发活动范式35

4.2刺激驱动范式36

4.2.1实验设计流程36

4.2.2案例一：行为监控任务38

4.2.3案例二：视觉注意任务39

4.3融合模型及算法41

4.3.1基于fMRI约束的EEG成像41

4.3.2基于EEG信息的fMRI分析42

4.3.3 EEG-fMRI对称融合43

4.3.4融合方法的研究前沿44

4.4融合的开源软件45

4.5本章小结46

参考文献46

第二篇 融合策略与方法53

第5章 基于fMRI约束的EEG成像53

5.1引言53

5.2方法原理54

5.2.1经验贝叶斯模型54

5.2.2先验信息55

5.2.3网络先验与网络源定位55

5.2.4约束最大似然估计57

5.2.5 NESOI的处理流程57

5.3模拟实验检验59

5.3.1正演模型59

5.3.2模拟EEG数据59

5.3.3评价指标60

5.3.4模拟实验结果60

5.4真实数据检验63

5.4.1多模态人脸识别研究63

5.4.2痫样放电的定位67

5.5结果讨论71

5.6本章小结72

参考文献73

第6章 基于EEG信息的fMRI分析76

6.1 EEG驱动的广义线性模型76

6.1.1自发事件的识别与分类76

6.1.2节律能量建模78

6.2基于EEG信息的fMRI分析79

6.2.1提取单试次ERP特征79

6.2.2构造广义线性模型80

6.2.3解卷积法80

6.2.4经验贝叶斯模型82

6.3多元分析与模式识别84

参考文献85

第7章EEG-fMRI对称融合87

7.1时空对称融合87

7.1.1 STEFF的核心算法87

7.1.2数据预处理89

7.1.3分组ICA89

7.1.4 STEFF的处理流程89

7.2模拟实验检验90

7.2.1模拟数据91

7.2.2分组ICA91

7.2.3实验结果92

7.3讨论95

7.3.1 STEFF与分组ICA95

7.3.2 STEFF与数据／模型驱动的融合95

7.3.3 EEG与fMRI间的稀疏匹配96

7.3.4 STEFF对融合的贡献96

7.4本章小结98

参考文献98

第8章 多模态功能网络连接100

8.1功能连接与功能网络连接100

8.1.1功能连接100

8.1.2功能网络连接100

8.2多模态功能网络连接101

8.2.1功能网络提取102

8.2.2功能网络连接分析102

8.2.3模态间的匹配103

8.2.4图论分析103

8.3仿真实验104

8.3.1功能网络连接分析流程106

8.3.2功能网络连接分析的稳定性107

8.4视觉任务108

8.4.1实验设计与数据获取108

8.4.2数据预处理109

8.4.3功能网络提取110

8.4.4模态间匹配111

8.4.5功能网络连接分析112

8.4.6图论分析114

8.5结果与讨论115

8.5.1功能连通性115

8.5.2模态间的配准115

8.5.3功能网络连接116

8.5.4多模态功能网络连接116

8.5.5本方法的局限性117

8.6本章小结117

参考文献118

第9章 基于ICA的融合框架120

9.1引言120

9.2混合的融合120

9.2.1互补的神经生理特征121

9.2.2基于ICA的融合122

9.3时空对称融合124

9.3.1 STEFF124

9.3.2变分贝叶斯推断126

9.3.3融合中的阴阳特征127

9.4大尺度脑网络128

9.4.1功能网络连接128

9.4.2多模态功能网络连接128

9.5讨论129

9.5.1模型驱动与数据驱动的融合129

9.5.2 EEG-fMRI融合的科学问题130

9.6本章小结130

参考文献130

第三篇 应用135

第10章 癫痫135

10.1癫痫研究背景135

10.1.1癫痫放电的fMRI分析135

10.1.2癫痫的EEG成像136

10.1.3两种模态的结合研究137

10.2资料与方法138

10.2.1研究对象与临床信息138

10.2.2采集同步EEG-fMRI数据139

10.2.3提取IED特征与fMRI数据处理139

10.2.4 EEG-fMRI时空对称融合140

10.2.5性能评价指标141

10.3结果142

10.3.1基于STEFF的癫痫网络成像142

10.3.2病例报告144

10.4讨论146

10.4.1 IED相关成分的时空特征147

10.4.2 IED相关成分与EEG源成像的关系148

10.4.3 STEFF对IED相关成分的细分148

10.5本章小结149

参考文献150

第11章 静息态152

11.1静息态的研究背景152

11.1.1静息态与内源性振荡152

11.1.2静息态与脑网络153

11.2静息态与EEG153

11.2.1静息态节律153

11.2.2微状态分析154

11.3静息态与同步EEG-fMRI156

11.3.1 α节律157

11.3.2默认模式网络159

11.3.3微状态与静息网络160

11.4本章小结162

参考文献164

第12章 睡眠166

12.1睡眠神经生理基础166

12.1.1睡眠的脑电基础166

12.1.2睡眠的神经成像基础168

12.1.3采用同步EEG-fMRI的优越性169

12.2同步记录用于睡眠的技术挑战169

12.2.1睡眠同步记录面临的主要问题169

12.2.2解决办法171

12.3同步记录的睡眠研究172

12.3.1自发活动睡眠的同步研究172

12.3.2睡眠知觉处理过程的同步研究174

12.4本章小结177

参考文献178

第13章 认知功能181

13.1同步记录应用于认知任务181

13.1.1注意181

13.1.2执行功能183

13.1.3记忆187

13.1.4决策189

13.1.5情绪189

13.2同步采集用于认知研究的优缺点190

13.3现有研究的局限与未来方向191

参考文献192