Multiway Array Decomposition of EEG Spectrum: Implications of Its Stability for the Exploration of Large-Scale Brain Networks
Jazyk angličtina Země Spojené státy americké Médium print-electronic
Typ dokumentu časopisecké články, práce podpořená grantem
PubMed
28095199
DOI
10.1162/neco_a_00933
Knihovny.cz E-zdroje
- MeSH
- akustická stimulace MeSH
- dospělí MeSH
- elektroencefalografie * MeSH
- faktorová analýza statistická MeSH
- kyslík krev MeSH
- lidé MeSH
- magnetická rezonanční tomografie MeSH
- mapování mozku MeSH
- mladý dospělý MeSH
- mozek diagnostické zobrazování fyziologie MeSH
- mozkové vlny fyziologie MeSH
- nervové dráhy diagnostické zobrazování fyziologie MeSH
- počítačové zpracování obrazu * MeSH
- světelná stimulace MeSH
- zvířata MeSH
- Check Tag
- dospělí MeSH
- lidé MeSH
- mladý dospělý MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- zvířata MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- práce podpořená grantem MeSH
- Názvy látek
- kyslík MeSH
Multiway array decomposition methods have been shown to be promising statistical tools for identifying neural activity in the EEG spectrum. They blindly decompose the EEG spectrum into spatial-temporal-spectral patterns by taking into account inherent relationships among signals acquired at different frequencies and sensors. Our study evaluates the stability of spatial-temporal-spectral patterns derived by one particular method, parallel factor analysis (PARAFAC). We focused on patterns' stability over time and in population and divided the complete data set containing data from 50 healthy subjects into several subsets. Our results suggest that the patterns are highly stable in time, as well as among different subgroups of subjects. Further, we show with simultaneously acquired fMRI data that power fluctuations of some patterns have stable correspondence to hemodynamic fluctuations in large-scale brain networks. We did not find such correspondence for power fluctuations in standard frequency bands, the common way of dealing with EEG data. Altogether, our results suggest that PARAFAC is a suitable method for research in the field of large-scale brain networks and their manifestation in EEG signal.
Citace poskytuje Crossref.org