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定量生物学 > 神经与认知

arXiv:2412.21178 (q-bio)
[提交于 2024年12月30日 ]

标题: 激活-抑制的脑电图双组分时空模板

标题: Two-component spatiotemporal template for activation-inhibition of speech in ECoG

Authors:Eric Easthope
摘要: 我计算了在辅音-元音说话任务期间,从多个受试者记录的多通道高密度脑皮层电图(ECoG)各个时段内有限频带语音活动的平均试验间功率。 我展示了之前观察到的平均β频率活动(12-35 Hz)与语音运动期间高频γ活动(70-140 Hz)之间的负相关关系,在感觉运动皮层(SMC)的个体ECoG通道之间是可观察到的。 通过这种方法,我使用基于方差的模型对SMC中会话平均ECoG数据的单个通道的带功率进行主成分分析,并将SMC通道投影到其低维主成分上。 通过使用窗口相关性在时间上将两个频率带的主成分与单个ECoG通道相关联,确定了与语音相关活动和主成分之间的时空关系。 主成分面积与感觉运动区域的相关性揭示了语音的一种独特的双组分激活-抑制类似表示,这种表示类似于最近显示在全身运动控制、抑制和姿势中具有复杂相互作用的特定局部感觉运动区域。 值得注意的是,第三主成分在所有受试者中均表现出不显著的相关性,这表明ECoG的两个组分足以表示语音运动期间SMC的活动。
摘要: I compute the average trial-by-trial power of band-limited speech activity across epochs of multi-channel high-density electrocorticography (ECoG) recorded from multiple subjects during a consonant-vowel speaking task. I show that previously seen anti-correlations of average beta frequency activity (12-35 Hz) to high-frequency gamma activity (70-140 Hz) during speech movement are observable between individual ECoG channels in the sensorimotor cortex (SMC). With this I fit a variance-based model using principal component analysis to the band-powers of individual channels of session-averaged ECoG data in the SMC and project SMC channels onto their lower-dimensional principal components. Spatiotemporal relationships between speech-related activity and principal components are identified by correlating the principal components of both frequency bands to individual ECoG channels over time using windowed correlation. Correlations of principal component areas to sensorimotor areas reveal a distinct two-component activation-inhibition-like representation for speech that resembles distinct local sensorimotor areas recently shown to have complex interplay in whole-body motor control, inhibition, and posture. Notably the third principal component shows insignificant correlations across all subjects, suggesting two components of ECoG are sufficient to represent SMC activity during speech movement.
主题: 神经与认知 (q-bio.NC) ; 计算与语言 (cs.CL); 机器学习 (cs.LG); 音频与语音处理 (eess.AS); 信号处理 (eess.SP)
引用方式: arXiv:2412.21178 [q-bio.NC]
  (或者 arXiv:2412.21178v1 [q-bio.NC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.21178
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Eric Easthope [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2024 年 12 月 30 日 18:50:37 UTC (864 KB)
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